אלגוריתם בינה מלאכותית מגן על רובוטים מהתקפות סייבר

This post is also available in: English (אנגלית)

חוקרים אוסטרלים פיתחו אלגוריתם בינה מלאכותית שיכול לזהות ולעצור מתקפת סייבר על רובוט צבאי תוך שניות באמצעות רשתות עצביות של למידה עמוקה.

רשתות עצביות ללמידה עמוקה מחקות את האופן שבו המוח האנושי עובד, ומשמשות לאימון מערכת ההפעלה של הרובוט כדי לזהות את החתימה של מתקפת סייבר מסוג " man-in-the-middle ", הכוללת האקרים המיירטים ומשנים את התקשורת בין שני צדדים.

על פי אתר Interesting Engineering, החוקרים בחנו את האלגוריתם שלהם על העתק של רכב שטח של צבא ארה"ב, ומצאו כי הוא יעיל ב-99% במניעת התקפה זדונית. למערכת היה גם שיעור false positive של פחות מ-2%, מה שאומר שהיא לא בלבלה בין תקשורת סדירה להתקפה.

המחקר פורסם ב- IEEE Transactions on Trustable and Secure Computing וטוען כי אלגוריתם זה עולה על הביצועים של שיטות אחרות לזיהוי התקפות סייבר בהן מתבצע כיום שימוש ברחבי העולם.

פרופסור אנתוני פין, חוקר מערכות אוטונומיות ב- UniSAהיה אחד ממובילי המחקר. הוא קובע כי מערכת ההפעלה הרובוטית הינה פגיעה להתקפות סייבר משום שהיא מרושתת מאוד, ומסביר כי "תעשייה 4" המאופיינת בפיתוחים ברובוטיקה, אוטומציה ואינטרנט-של-הדברים, דורשת מרובוטים לעבוד יחד באופן בו חיישנים, מפעילים ובקרים מתקשרים ומשתפים מידע באמצעות שירותי ענן. זה הופך אותם לפגיעים מאוד למתקפות סייבר.

ד"ר סנטוסו, מומחה AI וחוזה סייבר באוניברסיטת צ'ארלס סטארט ומוביל נוסף של המחקר, אמר כי מערכת ההפעלה הרובוטית זקוקה לאמצעי אבטחה נאותים בתוכנית הקידוד שלה בשל נתוני תעבורת רשת מוצפנים ויכולת בדיקת תקינות מוגבלת. הוא ציין כי מסגרת זיהוי החדירה שלהם הממנפת את היתרונות של למידה עמוקה היא חזקה ומדויקת מאוד. הוא גם אמר שהמערכת יכולה להתמודד עם מערכי נתונים גדולים המתאימים לאבטחת מערכות מונחות נתונים בקנה מידה גדול ובזמן אמת (כמו מערכת הפעלה רובוטית).

Interesting Engineering מדווחים כי החוקרים מתכננים לבחון את האלגוריתם שלהם על פלטפורמות רובוטיות אחרות, כמו רחפנים להם יש דינמיקה מהירה ומורכבת יותר מרובוט קרקעי.