AI-asosidagi kiber-mudofaa yechimlarining yuqori samaradorligini ta'minlash

|
AI-asosidagi kiber-mudofaa yechimlarining yuqori samaradorligini ta'minlash
|
bet | 28/31 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 100,7 Kb. | | #115597 |
Bog'liq uqib chiq (1)11111 (Автосохраненный)AI-asosidagi kiber-mudofaa yechimlarining yuqori samaradorligini ta'minlash : U yoki bu shaklda AIga asoslangan chora-tadbirlar kiberxavfsizlik sohasida qo'llanilgan, eng keng tarqalgan usul ekspert qoidalariga asoslangan tizimlar bo'lib, qoidalar shaklda puxta ishlab chiqilgan. "Agar boshqa bo'lsa", tarmoqlar yoki jarayonlarni skanerlash va hujumlarning ma'lum naqshlarini aniqlash uchun ishlatiladi [201], [202]. Biroq, ML va DLga asoslangan yangi usullar paydo bo'lmoqda, bu erda model odatda oldindan qayta ishlangan, tozalangan va teglangan ma'lumotlarga o'rgatiladi. Shunday qilib, ML va DL-ga asoslangan kiber-mudofaa echimlarini ishlab chiqishda, past noto'g'ri signal tezligi (FAR) bilan yuqori aniqlikni ta'minlash muammosi paydo bo'ladi. Kam aniqlik va yuqori FAR bilan bog'liq muammo ikki tomonlama. Birinchidan, noto'g'ri signal ikkilamchi xavfsizlik choralarini qo'llashga olib kelishi mumkin, bu esa aeroportning biznes jarayonlariga salbiy ta'sir ko'rsatishi, kechikishlar, bekor qilish va evakuatsiyalarni keltirib chiqarishi mumkin. Boshqa tomondan, kiberxavfni aniqlay olmaslik boshqa muhim oqibatlarga olib kelishi mumkin, bu esa muhim ma'lumotlarning o'g'irlanishiga , qurilmalar va xizmatlarning noto'g'ri ishlashiga, parvoz rejalarining o'zgarishiga, hayotga tahdid potentsialiga olib kelishi mumkin. DL modellarining samaradorligini ta'minlash uchun o'quv jarayoni uchun to'g'ri tanlangan ma'lumotlarning keng to'plamidan foydalanish va ularning giperparametrlarini optimal ishlash uchun avtomatlashtirilgan usullar yordamida sozlash kerak [176], [203].
Heterojen tizimlar, protokollar va ma'lumotlarni qayta ishlash : Aqlli aeroportlar va ularning kengaytirilgan xizmatlari ortidagi asosiy harakatlantiruvchi kuchlardan biri IoT tizimlarining o'zaro bog'langan tarmoqlaridir. IoT tizimlari tomonidan quvvatlanadigan oddiy xizmatlarni AI orqali birlashtirish va yaxshilash, murakkabroq ilovalarni yaratish va yuqori darajadagi tahlillarni amalga oshirish imkonini beradi. Biroq, IoTda standartlashtirishning yo'qligi [189] tufayli, shunga o'xshash funksionallikka ega bo'lgan aqlli qurilmalar turli texnologiyalar yordamida ham apparat, ham dasturiy ta'minot (proshivka) darajasida amalga oshirilishi mumkin, chunki har bir IoT sotuvchisi o'zining o'z amalga oshirish. Ushbu diversifikatsiya qurilmalar o'zlarining mahalliy IoT shlyuziga ulanish uchun foydalanadigan aloqa protokollariga taalluqlidir, bu esa barcha mahalliy aloqa protokollarini Internet va o'z navbatida bulutli server bilan bog'laydi [204]. Aqlli qurilmalar ko'prik bilan bog'lanish uchun turli protokollardan foydalanadigan IoT tizimini ko'rish odatiy hol emas, u kiruvchi trafikni tarjima qilishi va uni mahalliy tarmoqdagi boshqa qurilmalarga uzatishi yoki uni backend serveriga yo'naltirishi mumkin [205]. Shunday qilib, apparat va aloqa protokollarining xilma-xilligi ma'lumotlar formatlarining xilma-xilligiga olib keladi, bu esa ushbu muhitlarda joylashtirilgan kibermudofaa tizimlarini ishlab chiqishda qiyinchilik tug'diradi. Sun'iy intellektga asoslangan kibermudofaa yechimini joriy etish maqsadida ushbu qiyinchilikni yengish uchun tarmoq ma'lumotlarini transport qatlamida qo'lga kiritish mumkin, chunki ko'pchilik IoT ilovalari bulutli platformaga ulanish, ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash uchun Internetdan foydalanadi. . Ma'lumotlar yig'ib olingandan va oldindan ishlov berilgandan so'ng, kuchli DL modellari tarmoqdagi xavfsizlik hodisalarini aniqlash uchun o'qitilishi mumkin.
|
| |