製造を超えた破滅的なシナリオのテストが重要なインフラストラクチャのセキュリティに不可欠な理由

すべての国内線の飛行が停止された前例のない FAA の機能停止は、誰もが疑問を投げかけています。

これはどのように起こるのですか？

責任は誰ですか？

同様のことが再び起こらないようにするにはどうすればよいでしょうか。

この停止により、最も安全で信頼性が高く、検証済みであると見なされているシステムでさえ失敗する可能性があることが浮き彫りになりました。

一般市民の意識レベルに達するこの種の停止はまれですが、生命にかかわるシステムで発生した場合、安全性、セキュリティ、および経済に影響を与える壊滅的な結果の雪崩につながる可能性があります。 これは現在、交通機関の混乱とウェブ/アプリサービスの過負荷への影響により、目的地に到着するために何千人もの乗客が殺到しています.

今日の FAA の停止はシステム障害と見なされていますが、正常な機能低下の障害でした。 つまり、幸いなことに、障害による死亡者は出ておらず、システムはさらに損害が発生する前に効果的にシャットダウンされました。

これは幸いなことですが、心強いものではありません。

テストは常に製造で欠陥を検出するために使用されてきました。たとえば、故障シミュレーションは、診断テストが故障を検出して根本原因まで切り分けられるかどうかを確認するために、デバイスを人為的に「壊す」方法でした。 ソフトウェアを設計するとき、エンジニアは、機能的に何をすべきかの仕様に合わせて設計するように教えられます。 システム障害につながる壊滅的なシナリオや、発生する必要がある「完全な嵐」の状態を探すために費やされる労力は、はるかに少なくなりました。 これらの状況を予測することは、壊滅的な障害をプロアクティブに検出して防止するメカニズムをプロアクティブに構築するのに役立ちます。

将来の停止やその他の重要なインフラストラクチャ障害の防止

クラウド コンピューティングと人工知能ソリューションの急増により、何百万もの運用シナリオを評価して、どのようなケースが壊滅的なシナリオにつながるかを検出するのに十分な効率的な計算能力が得られました。

FAA の場合、国内のすべての空港、空と地上の航空機、および将来の使用が予定されている航空機、管制塔の通信と関連インフラストラクチャ、乗客、天候、システム障害につながる可能性のあるシナリオを解決するためのセキュリティ。

このシステムの相互作用と相互依存の複雑さを考えると、すべての障害点を調べるのは困難な命題であることは明らかです。

人工知能は、この圧倒的な量のデータを分析して、FAA システムに課題をもたらす可能性のあるパターンや行動を積極的に探すのに役立ちます。

これは前例のないことではなく、最適化されたスケジューリングとロジスティクスのために交通パターンをよりよく調べるために人工知能が利用されています。

このテクノロジーは、サイバー攻撃やシステムの異常な動作を早期に検出するための強力な防御メカニズムとして展開することもできます。 このようなシステムを効果的に展開するための鍵は、人間の専門家がそれらを精査できるように、特定の異常値と条件を分離することです。

FAA の機能停止から学ぶべき教訓はたくさんあり、やがて何が起きたのかをより明確に把握できるようになるでしょう。 しかし、今のところ、システム障害や発生する可能性のあるその他の課題を事前に検出できるようにする人工知能などの新しいテクノロジーが、重要なインフラストラクチャを今後どのように維持するかにおいて重要な役割を果たしていることは明らかです。