Защо тестването на катастрофални сценарии отвъд производството е от съществено значение за сигурността на критичната инфраструктура

Безпрецедентното прекъсване на FAA, което доведе до спиране на всички вътрешни полети, кара всички да задават въпроси:

Как се случи това?

Кой е отговорен?

Как да предотвратим повторна поява на нещо подобно?

Това прекъсване ни обърна внимание, подчертавайки, че дори системите, които считаме за най-сигурни, надеждни и валидирани, могат да се провалят.

Въпреки че този тип прекъсване, което достига до нивото на обществена осведоменост, е рядко, когато такова се случи в критична за живота система, това може да доведе до лавина от катастрофални резултати, засягащи безопасността, сигурността и икономиката. Виждаме това сега с прекъсване на транспорта и последиците от претоварването в услугите за уеб/приложения, наводнени от хиляди пътници, които се борят да стигнат до дестинациите си.

Докато днешното прекъсване на FAA се счита за системна повреда, това беше изящна повреда на деградацията. Това означава, че за щастие няма смъртни случаи в резултат на повредата и системата ефективно се е изключила, преди да бъдат нанесени повече щети.

Това е за щастие, но не е обнадеждаващо.

Тестването винаги е било използвано в производството за откриване на дефекти – симулацията на неизправност, например, беше метод за изкуствено „счупване“ на устройство, за да се види дали диагностичните тестове ще открият и изолират неизправностите до техните първопричини. Когато проектират софтуер, инженерите са научени да проектират според спецификацията какво трябва да прави функционално. Много по-малко усилия бяха изразходвани за търсене на катастрофални сценарии или „перфектна буря“ от условия, които трябва да се случат и да доведат до повреда на системата. Предвиждането на тези условия може да ни помогне с проактивното изграждане на механизми за проактивно откриване и предотвратяване на катастрофални повреди.

Предотвратяване на бъдещи прекъсвания и други критични повреди на инфраструктурата

С разпространението на облачните изчисления и решенията за изкуствен интелект сега имаме достатъчно ефективна изчислителна мощност, за да оценим милиони оперативни сценарии, за да открием кои случаи могат да доведат до катастрофални сценарии.

За FAA вече трябва да е възможно проактивно анализиране на условията и данните от всички местни летища, самолети в небето и на земята, както и тези, планирани за бъдеща употреба, комуникациите на контролната кула и свързаните с тях инфраструктури, пътници, време, и сигурност за изходни сценарии, които могат да доведат до повреда на системата.

Ако се вземе предвид сложността на взаимодействията и взаимозависимостите на тази система, става ясно, че е плашещо предложение да се разглеждат всички точки на провал.

Изкуственият интелект може да помогне да се анализира това огромно количество данни, за да се търсят проактивно модели и поведения, които могат да представляват предизвикателства за системите на FAA.

Това не е безпрецедентно, тъй като изкуственият интелект е използван за по-добро изследване на моделите на трафика за оптимизирано планиране и логистика.

Технологията може да се използва и като мощен защитен механизъм за осигуряване на ранно откриване на кибератаки и/или необичайно поведение в системите. Ключът към ефективното внедряване на такива системи ще бъде изолирането на тези специфични отклонения и условия, така че да могат да бъдат проверени от човешки експерти.

Има много поуки, които трябва да се научат от прекъсването на FAA и след време ще имаме по-ясна картина на случилото се. Но засега е очевидно, че нововъзникващите технологии, като изкуствения интелект, които позволяват проактивно откриване на системни повреди и други предизвикателства, които могат да възникнат, играят важна роля в това как поддържаме нашата критична инфраструктура напред.