Kodėl kritinės infrastruktūros saugumui būtinas ne tik gamybos, bet ir katastrofiško scenarijaus bandymas

Dėl precedento neturinčio FAA nutraukimo, dėl kurio buvo sustabdyti visi vidaus skrydžiai, visi užduoda klausimus:

Kaip tai nutiko?

Kas atsakingas?

Kaip išvengti, kad kažkas panašaus nepasikartotų?

Šis gedimas mus įspėjo ir pabrėžė, kad net sistemos, kurias laikome saugiausiomis, patikimiausiomis ir patvirtintiausiomis, gali sugesti.

Nors tokio tipo gedimai, pasiekiantys visuomenės informuotumo lygį, yra reti, kai jie įvyksta gyvybiškai svarbioje sistemoje, tai gali sukelti katastrofiškų rezultatų, turinčių įtakos saugai, saugumui ir ekonomikai, laviną. Tai dabar matome, kai sutriko transportavimas ir žiniatinklio / programų paslaugų perkrovos pasekmės, kurias užplūdo tūkstančiai keleivių, besiveržiančių į savo paskirties vietas.

Nors šiandieninis FAA gedimas laikomas sistemos gedimu, tai buvo grakštus degradacijos gedimas. Tai reiškia, kad, laimei, dėl gedimo nebuvo mirčių, o sistema buvo veiksmingai išjungta prieš padarant daugiau žalos.

Tai laimė, bet ne džiuginanti.

Bandymai visada buvo naudojami gamyboje defektams aptikti – pavyzdžiui, gedimų modeliavimas buvo būdas dirbtinai „sulaužyti“ įrenginį, siekiant išsiaiškinti, ar diagnostiniai testai aptiks ir išskirs gedimus iki jų pagrindinių priežasčių. Kurdami programinę įrangą, inžinieriai mokomi projektuoti pagal specifikaciją, ką ji turėtų atlikti funkcionaliai. Daug mažiau pastangų buvo išleista ieškant katastrofiškų scenarijų arba „tobulos audros“ sąlygų, kurios turi įvykti ir kurios gali sukelti sistemos gedimą. Šių sąlygų numatymas gali padėti mums aktyviai kurti mechanizmus, kad būtų galima aktyviai aptikti ir užkirsti kelią katastrofiškoms nesėkmėms.

Būsimų gedimų ir kitų svarbių infrastruktūros gedimų prevencija

Daugėjant debesų kompiuterijos ir dirbtinio intelekto sprendimų, dabar turime pakankamai veiksmingos skaičiavimo galios, kad galėtume įvertinti milijonus veiklos scenarijų ir nustatyti, kurie atvejai gali sukelti katastrofiškų scenarijų.

FAA dabar turėtų turėti galimybę aktyviai analizuoti sąlygas ir duomenis iš visų vidaus oro uostų, orlaivių danguje ir ant žemės, taip pat tuos, kuriuos planuojama naudoti ateityje, valdymo bokšto ryšius ir susijusią infrastruktūrą, keleivius, orus, ir saugumo žaidimo scenarijus, dėl kurių gali įvykti sistemos gedimas.

Jei atsižvelgsime į šios sistemos sąveikų ir tarpusavio priklausomybių sudėtingumą, akivaizdu, kad žiūrėti į visus gedimo taškus yra bauginantis pasiūlymas.

Dirbtinis intelektas gali padėti išanalizuoti šį didžiulį duomenų kiekį, kad būtų galima aktyviai ieškoti modelių ir elgesio būdų, kurie gali kelti iššūkių FAA sistemoms.

Tai nėra beprecedentė, nes dirbtinis intelektas buvo panaudotas siekiant geriau ištirti eismo modelius optimizuojant planavimą ir logistiką.

Ši technologija taip pat gali būti naudojama kaip galingas gynybos mechanizmas, leidžiantis anksti aptikti kibernetines atakas ir (arba) nenormalų elgesį sistemose. Norint veiksmingai diegti tokias sistemas, svarbiausia bus atskirti tuos konkrečius iškrypimus ir sąlygas, kad juos galėtų patikrinti žmonių ekspertai.

Iš FAA veiklos nutraukimo galima pasimokyti daug pamokų, o laikui bėgant turėsime aiškesnį vaizdą apie tai, kas įvyko. Tačiau kol kas akivaizdu, kad naujos technologijos, pvz., Dirbtinis intelektas, leidžiančios aktyviai aptikti sistemos gedimus ir kitus galimus iššūkius, turi vaidinti svarbų vaidmenį, kaip išlaikyti savo ypatingos svarbos infrastruktūrą.