Введение
В современном мире информационная безопасность является одной из наиболее важных задач для любой организации, включая энергетические компании. С постоянным развитием технологий и увеличением количества цифровых угроз, необходимость в защите конфиденциальной информации и критически важных систем становится все более актуальной. В этом контексте, интеграция искусственного интеллекта в область информационной безопасности становится неотъемлемой частью стратегии защиты даных энергетических компаний.
Методы взаимодействия искусственного интеллекта
Методы взаимодействия искусственного интеллекта и информационной безопасности включают в себя различные подходы и технологии, направленные на обнаружение и предотвращение угроз информационной безопасности с использованием машинного обучения и анализа поведения искусственного интеллекта [1].
В рамках методов машинного обучения для обнаружения угроз используются алгоритмы классификации, которые позволяют выявлять и классифицировать различные типы атак на информационные системы. Также применяются алгоритмы кластеризации, которые позволяют группировать данные похожих характеристик и выявлять необычные и аномальные события.
Анализ поведения искусственного интеллекта является важным методом для выявления аномалий в работе информационных систем. Он позволяет анализировать поведение искусственного интеллекта и выявлять нештатные ситуации, которые могут быть вызваны атаками или внутренними ошибками. Для этого применяются различные методы анализа временных рядов, которые позволяют выявлять изменения в работе системы и выявлять аномалии [2]. Также используются специальные системы детекции нештатных ситуаций, которые мониторят работу искусственного интеллекта и предупреждают о возможных угрозах информационной безопасности.
С помощью алгоритмов машинного обучения и анализа поведения искусственного интеллекта можно автоматизировать процесс обнаружения кибератак и реагирования на них. Например, системы мониторинга сетевого трафика, использующие методы машинного обучения, могут выявлять аномальные паттерны и поведение, свидетельствующие о возможной кибератаке, и предупреждать о ней или автоматически блокировать подозрительные действия [3].
Также искусственный интеллект может использоваться для обнаружения и предотвращения аварий в энергосистеме. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о состоянии оборудования, сигналах и других факторах, чтобы выявить предвестники возможных аварий. Это позволяет операторам энергосистемы принимать меры по предотвращению аварийных ситуаций, таких как отключение оборудования или изменение режима работы, и тем самым обеспечивать надежность и безопасность работы энергосистемы.
Искусственный интеллект используется и для оптимизации работы энергетической компании, так например в американском штате Колорадо энергетический провайдер Xcel применяет алгоритмы искусственного интеллекта для обработки информации, получаемой от Национального центра атмосферных исследований (включая данные спутниковых наблюдений в зонах расположения ветропарков). Это позволяет компании формировать детальные отчеты и оптимизировать работу ветростанций.
Компания IBM совместно с Министерством энергетики США (US Department of Energy) реализовывает инициативу SunShot, в рамках которой самообучаемая программа позволяет достоверно прогнозировать выработку возобновляемых источников (солнечных, ветряных и гидростанций). Алгоритм использует большое количество ретроспективных данных наряду с информацией о погодном мониторинге в режиме реального времени.
Антивирусные системы, работающие на основе искусственного интеллекта, могут более эффективно обнаруживать и бороться с новыми видами вредоносных программ. Они используют алгоритмы машинного обучения для анализа поведения программ и выявления необычных и подозрительных действий, которые могут быть связаны с вредоносным кодом.
Для защиты конфиденциальности данных, передаваемых по сети, можно использовать методы шифрования, которые основаны на искусственном интеллекте. Такие системы могут автоматически выбирать наиболее подходящие алгоритмы шифрования для каждого конкретного сообщения или файлов, основываясь на их характеристиках и уровне конфиденциальности [4].
Биометрическая аутентификация - это один из наиболее надежных способов подтверждения личности пользователя. Искусственный интеллект может быть использован для анализа биометрических данных, таких как отпечатки пальцев или голосовые данные, и определения подлинности пользователя [5].
Одним из примеров успешной интеграции искусственного интеллекта в энергетические компании является применение ИИ для обеспечения безопасности коммуникаций. В этой области ИИ может быть использован для создания систем мониторинга и реагирования на угрозы, а также для автоматизации процесса анализа аномалий в сети [6].
Системы мониторинга и реагирования на угрозы, использующие искусственный интеллект, могут обнаруживать подозрительную активность в сети и предупреждать о возможной кибератаке. Например, система может выявить необычные попытки входа в систему или несанкционированный доступ к конфиденциальным данным и автоматически заблокировать подозрительные действия [7].
Автоматизированные системы анализа аномалий в сети на основе ИИ могут работать как самостоятельно, так и в сочетании с другими системами безопасности [8]. Они используют методы машинного обучения для анализа больших объемов данных и выявления аномального поведения, которое может быть связано с кибератакой или вредоносным программным обеспечением. Такие системы могут работать в режиме реального времени и быстро реагировать на угрозы, минимизируя риск возникновения серьезных проблем.
Искусственный интеллект может быть применен для обеспечения безопасности доступа к информации в энергетических компаниях. Например, биометрическая аутентификация, основанная на ИИ, может быть использована для подтверждения личности пользователя по его отпечатку пальца или голосовым данным [9].
Кроме того, ИИ может быть использован для реализации многофакторной аутентификации, при которой для подтверждения личности пользователя используются несколько различных факторов. Например, пароль и биометрические данные могут быть комбинированы для повышения уровня безопасности доступа к системе. Искусственный интеллект может быть применен для анализа и комбинации различных факторов аутентификации, что повышает уровень безопасности и предотвращает несанкционированный доступ [10].
Заключение
В современном мире, где энергетические компании играют важную роль в обеспечении жизненно важных услуг для населения, обеспечение информационной безопасности становится все более актуальной задачей. С постоянным развитием технологий и увеличением объема передаваемых данных, риск кибератак и утечек конфиденциальной информации для энергетических компаний значительно возрастает.
Одним из эффективных способов защиты от угроз информационной безопасности является интеграция искусственного интеллекта в коммуникации энергетической компании. ИИ может быть применен в различных областях для обеспечения безопасности данных и защиты от кибератак.
Список литературы
- Wu, Z.; Xue, W.; Xu, H.; Yan, D.; Wang, H.; Qi, W. Urban Flood Risk Assessment in Zhengzhou, China, Based on a D-Number-Improved Analytic Hierarchy Process and a Self-Organizing Map Algorithm. Remote Sens. 2022,14, 4777.
- Leo Matyushkin Голосовой DeepFake, или Как работает технология клонирования голоса / Leo Matyushkin [Электронный ресурс] // proglib : [сайт]. —URL:https://proglib.io/p/golosovoy-deepfake-ili-kak-rabotaet-tehnologiya-klonirovaniya-golosa-2019-12-11 (дата обращения: 21.11.2023).
- Al-Majidi, S.D.; AL-Nussairi, M.K.; Mohammed, A.J.; Dakhil, A.M.; Abbod, M.F.; Al-Raweshidy, H.S. Design of a Load Frequency Controller Based on an Optimal Neural Network. Energies 2022,15, 6223.
- El-Fergany, A.A.; Hasanien, H.M. Single and Multi-Objective Optimal Power Flow Using Grey Wolf Optimizer and Differential Evolution Algorithms. Electr. Power Compon. Syst. 2015,43, 1548–1559.
- Rere, L.M.R.; Fanany, M.I.; Arymurthy, A.M. Simulated Annealing Algorithm for Deep Learning. Procedia Comput. Sci. 2015 ,72, 137–144.
- "Искусственный интеллект в информационной безопасности энергетических систем". Издательство "Энергия", 2018.
- "Применение ИИ в защите информации в энергетике". Журнал "Безопасность энергии", №4, 2020.
- "Искусственный интеллект в обеспечении информационной безопасности". Издательство "Техника энергетики", 2017.// Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление.. — 2020. — № 4. — С. 379-386.
- "Искусственный интеллект в обеспечении защиты информации". Издательство "Современная энергетика", 2019.
- "Инновационные подходы к защите информации в энергетике с использованием ИИ". Издательство "Безопасность информации", 2021.