ZASTOSOWANIE METOD UCZENIA MASZYNOWEGO I ZAAWANSOWANEGO PRZETWARZANIA ZDARZEŃ DLA OCHRONY PRZEMYSŁOWYCH SIECI INFRASTRUKTURY KRYTYCZNEJ

In: Przegla̜d policyjny: ˜Theœ police review, Band 4, Heft 132, S. 79-93

Abstract

W dobie zagrożeń asymetrycznych
cyberbezpieczeństwo infrastruktury
krytycznej staje się poważną
kwestią, a jednocześnie wyzwaniem
dla twórców systemów zabezpieczeń.
W niniejszym artykule przedstawiono czynniki eskalujące poziom trudności
detekcji zaawansowanych zagrożeń,
a także, na przykładzie dwóch projektów
naukowo-badawczych, opisano realizowane
przez Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (PCSS) prace
podejmujące to wyzwanie. Na przykładzie
krajowego projektu SCADvance opisano
zastosowanie algorytmów uczenia
maszynowego do wykrywania zagrożeń
w protokołach sieci przemysłowych.
Wskazano również na rolę, jaką środowisko
naukowe jest w stanie odegrać
w tworzeniu innowacyjnych systemów
zabezpieczeń infrastruktury krytycznej,
a także na konieczność zastosowania
rozwiązań tej klasy dla właściwej ochrony
wrażliwych sieci teleinformatycznych.