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研究人员为关键基础设施系统创建自我意识以抵御黑客攻击

小墨安全管家 2021-10-12 08:03 CC防护 89 ℃
DDoS防御

随着勒索软件和世界各地其他网络攻击的增加,系统运营商更加担心复杂的 "虚假数据注入 "攻击,即黑客向其提供虚假的数据,欺骗电脑系统和人员,使其以为操作正常。接着,攻击者扰乱了工厂关键机器的功能,导致其运行不良或故障。当安全人员意识到他们被欺骗时,为时已晚,DDoS防御,造成了灾害性的后果。

研究人员为关键基础设施系统创建自我意识以抵御黑客攻击

普渡大学的Hany Abdel-Khalik想出了一具强有力的对策:使运行这些网络物理系统的计算机模型具有自我意识和自我修复能力。利用这些系统数据流中的背景噪音,Abdel-Khalik和他的学生嵌入了无形的、不断变化的、一次性使用的信号,将被动的组件变成主动的观看者。即使攻击者拥有一具完美的系统模型副本,任何试图引入伪造数据的行为都会被系统本身即将发觉并拒绝,不需要人类的回应。

今天,能源、水和创造业的关键基础设施系统都使用先进的计算技术,包括机器学习、预测分析和人工智能。职员们使用这些模型来监测其机器的读数,并验证它们是否在正常范围内,CC防御,DDoS防御,即所谓的"数字双胞胎"。数据监测模型的重复模拟,关心系统操作员确定何时浮上真正的错误。然而,用于操纵核反应堆和其他关键基础设施的模拟器特别容易地获得。还有一具常年存在的风险是,系统内部的某个人,防DDoS,假如可以接触到操纵模型及其数字孪生体,就能够尝试举行偷袭。

为了挫败这种策略,Abdel-Khalik和核工程专业三年级的研究生Arvind Sundaram找到了一种想法,将信号躲藏在系统不可观看的"噪声空间"中。操纵模型要处理成千上万个不同的数据变量,但其中惟独一小部分实际用于阻碍模型输出和预测的核心计算。经过略微改变这些非必要的变量,他们的算法产生了一具信号,如此系统的各个组成部分就能够验证进来数据的真实性并作出相应的反应。


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