Kāpēc katastrofāla scenārija pārbaude ārpus ražošanas ir būtiska kritiskās infrastruktūras drošībai

Bezprecedenta FAA pārtraukuma dēļ, kura rezultātā tika apturēti visi iekšzemes lidojumi, visi uzdod jautājumus:

Kā tas notika?

Kurš ir atbildīgs?

Kā novērst, ka kaut kas līdzīgs atkārtojas?

Šis pārtraukums mūs ir brīdinājis, uzsverot, ka pat sistēmas, kuras uzskatām par visdrošākajām, uzticamākajām un pārbaudītākajām, var neizdoties.

Lai gan šāda veida pārtraukumi, kas sasniedz sabiedrības informētības līmeni, ir reti, ja tie notiek dzīvībai kritiskā sistēmā, tas var izraisīt katastrofālu rezultātu lavīnu, kas ietekmē drošību, drošību un ekonomiku. Mēs to tagad redzam, kad ir traucēta transportēšana un tīmekļa/lietotņu pakalpojumu pārslodzes sekas, ko pārpludina tūkstošiem pasažieru, kas traucas, lai nokļūtu galamērķī.

Lai gan šodienas FAA darbības pārtraukums tiek uzskatīts par sistēmas kļūmi, tā bija gracioza degradācijas kļūme. Tas nozīmē, ka, par laimi, kļūmes dēļ nāves gadījumi nenotika, un sistēma faktiski tika izslēgta, pirms tika nodarīts lielāks kaitējums.

Tas ir laimīgs, bet ne iepriecinošs.

Testēšana vienmēr ir izmantota ražošanā, lai atklātu defektus – kļūdu simulācija, piemēram, bija metode, kā mākslīgi “salauzt” ierīci, lai noskaidrotu, vai diagnostikas testi atklās un izolēs kļūmes līdz to pamatcēloņiem. Izstrādājot programmatūru, inženieri tiek mācīti izstrādāt atbilstoši specifikācijām, kas tai būtu jādara funkcionāli. Daudz mazāk pūļu tika tērēts, lai meklētu katastrofālos scenārijus vai “ideālu vētru” apstākļiem, kas varētu izraisīt sistēmas atteici. Šo apstākļu paredzēšana var mums palīdzēt proaktīvi izveidot mehānismus, lai proaktīvi atklātu un novērstu katastrofālas neveiksmes.

Nākotnes pārtraukumu un citu kritisku infrastruktūras kļūmju novēršana

Līdz ar mākoņdatošanas un mākslīgā intelekta risinājumu izplatību mums tagad ir pietiekami efektīva skaitļošanas jauda, ​​lai novērtētu miljoniem darbības scenāriju un noteiktu, kādi gadījumi var izraisīt katastrofālus scenārijus.

FAA tagad vajadzētu būt iespējai proaktīvi analizēt apstākļus un datus no visām vietējām lidostām, gaisa kuģiem, kas atrodas debesīs un uz zemes, kā arī tos, ko plānots izmantot turpmāk, vadības torņu sakarus un saistītās infrastruktūras, pasažierus, laikapstākļus, un drošība, lai izspēlētu scenārijus, kas var izraisīt sistēmas kļūmi.

Ja ņem vērā šīs sistēmas mijiedarbības un savstarpējās atkarības sarežģītību, ir skaidrs, ka ir biedējošs piedāvājums aplūkot visus neveiksmes punktus.

Mākslīgais intelekts var palīdzēt analizēt šo milzīgo datu apjomu, lai proaktīvi meklētu modeļus un uzvedību, kas varētu radīt problēmas FAA sistēmām.

Tas nav bezprecedenta gadījums, jo mākslīgais intelekts ir izmantots, lai labāk izpētītu satiksmes modeļus optimizētai plānošanai un loģistikai.

Šo tehnoloģiju var izmantot arī kā jaudīgu aizsardzības mehānismu, lai nodrošinātu agrīnu kiberuzbrukumu un/vai nenormālas uzvedības atklāšanu sistēmās. Šādu sistēmu efektīvas izvietošanas atslēga būs šo īpašo noviržu un apstākļu izolēšana, lai tos varētu pārbaudīt cilvēku eksperti.

No FAA pārtraukuma ir jāmācās daudz mācību, un ar laiku mēs iegūsim skaidrāku priekšstatu par notikušo. Taču šobrīd ir skaidrs, ka jaunajām tehnoloģijām, piemēram, mākslīgajam intelektam, kas ļauj proaktīvi atklāt sistēmas kļūmes un citas problēmas, kas var rasties, ir svarīga loma mūsu kritiskās infrastruktūras uzturēšanā.