Чому тестування катастрофічного сценарію за межами виробництва є важливим для безпеки критичної інфраструктури

Безпрецедентний збій у роботі Федерального авіаційного управління авіації США, що призвело до припинення всіх внутрішніх рейсів, викликає у всіх запитання:

Як це сталося?

Хто відповідальний?

Як нам запобігти повторенню чогось подібного?

Цей збій привернув нас до уваги, підкресливши, що навіть системи, які ми вважаємо найбільш безпечними, надійними та перевіреними, можуть вийти з ладу.

Хоча цей тип збою, який сягає рівня громадської обізнаності, є рідкісним, коли він трапляється в критично важливій системі, це може призвести до лавини катастрофічних наслідків, що вплинуть на безпеку, безпеку та економіку. Зараз ми спостерігаємо це через збої в транспорті та наслідки перевантаження веб-сервісів/сервісів додатків, завалені тисячами пасажирів, які намагаються дістатися до місця призначення.

Хоча сьогоднішній збій FAA вважається системним збоєм, це був витончений збій деградації. Це означає, що, на щастя, внаслідок збою не було смертельних випадків, і система фактично вимкнулася до того, як було завдано додаткових збитків.

Це на щастя, але не надихає.

Тестування завжди використовувалося у виробництві для виявлення дефектів – наприклад, симуляція несправності була методом штучного «розриву» пристрою, щоб перевірити, чи зможуть діагностичні тести виявити та ізолювати несправності до їх першопричини. Розробляючи програмне забезпечення, інженерів навчають проектувати відповідно до специфікації того, що воно має робити функціонально. Значно менше зусиль було витрачено на пошук катастрофічних сценаріїв або «ідеального шторму» умов, які повинні статися, щоб призвести до збою системи. Передбачення цих умов може допомогти нам у проактивному створенні механізмів для проактивного виявлення та запобігання катастрофічним збоям.

Запобігання майбутнім збоям та іншим критичним збоям інфраструктури

Завдяки поширенню хмарних обчислень і рішень штучного інтелекту ми тепер маємо достатню обчислювальну потужність, щоб оцінити мільйони операційних сценаріїв, щоб визначити, які випадки можуть призвести до катастрофічних сценаріїв.

Для FAA тепер має бути можливість проактивно аналізувати умови та дані з усіх внутрішніх аеропортів, літаків у небі та на землі, а також тих, які планується використовувати в майбутньому, комунікацій диспетчерської вежі та відповідної інфраструктури, пасажирів, погоди, і безпеки для сценаріїв гри, які можуть призвести до збою системи.

Якщо взяти до уваги складність взаємодій і взаємозалежностей цієї системи, стає зрозуміло, що дивитися на всі точки невдачі — це жахливо.

Штучний інтелект може допомогти проаналізувати цю величезну кількість даних, щоб завчасно шукати шаблони та поведінку, які можуть створювати проблеми для систем FAA.

Це не є безпрецедентним, оскільки штучний інтелект використовується для кращого вивчення моделей трафіку для оптимізації планування та логістики.

Цю технологію також можна використовувати як потужний механізм захисту для раннього виявлення кібератак та/або аномальної поведінки в системах. Ключем до ефективного розгортання таких систем буде ізоляція цих конкретних викидів і умов, щоб вони могли бути перевірені експертами-людьми.

Із збою FAA можна винести багато уроків, і з часом ми матимемо чіткішу картину того, що сталося. Але наразі очевидно, що нові технології, такі як штучний інтелект, які дозволяють проактивно виявляти системні збої та інші проблеми, які можуть виникнути, відіграють важливу роль у тому, як ми підтримуємо нашу критично важливу інфраструктуру.