מדוע בדיקות תרחיש קטסטרופליות מעבר לייצור חיוניות לאבטחת תשתית קריטית

ההפסקה חסרת התקדים של ה-FAA שהובילה לכל הטיסות הפנימיות שהוקפאו גורמת לכולם לשאול שאלות:

איך זה קרה?

מי אחראי?

איך מונעים ממשהו דומה להתרחש שוב?

ההפסקה הזו הביאה אותנו לתשומת לב, והדגישה שאפילו המערכות שנחשבות לנו הכי בטוחות, מהימנות ומאומתות יכולות להיכשל.

אמנם סוג זה של הפסקות שמגיע לרמת המודעות הציבורית הוא נדיר, אך כאשר מתרחשת במערכת קריטית לחיים היא עלולה להוביל למפולת של תוצאות קטסטרופליות המשפיעות על הבטיחות, הביטחון והכלכלה. אנו רואים זאת כעת עם שיבושים בתחבורה וההשלכות לעומס היתר בשירותי אינטרנט/אפליקציות המוצפים באלפי נוסעים שמתאמצים להגיע ליעדיהם.

בעוד שההפסקה של ה-FAA היום נחשבת לכשל מערכתי, זה היה כישלון השפלה חינני. כלומר, למרבה המזל, לא נגרמו מקרי מוות מהכשל והמערכת נסגרה למעשה לפני שנגרם נזק נוסף.

זה בר מזל, אבל לא מעודד.

בדיקות שימשו תמיד בייצור כדי לזהות פגמים - סימולציית תקלות, למשל, הייתה שיטה ל"שבירה" מלאכותית של מכשיר כדי לראות אם בדיקות אבחון יאתרו ויבודדו כשלים עד לסיבות השורש שלהם. בעת תכנון תוכנה, מהנדסים מלמדים לעצב לפי המפרט של מה שעליו לעשות מבחינה פונקציונלית. הרבה פחות מאמץ הושקע בחיפוש אחר התרחישים הקטסטרופליים או "סערה מושלמת" של תנאים שצריכים להתרחש שמובילים לכשל במערכת. ציפייה לתנאים אלה יכולה לעזור לנו בבנייה יזומה של מנגנונים לאיתור ומניעת כשל קטסטרופלי באופן יזום.

מניעת הפסקות עתידיות ותקלות תשתיות קריטיות אחרות

עם התפשטותם של פתרונות מחשוב ענן ובינה מלאכותית, יש לנו כעת כוח חישוב יעיל מספיק כדי להעריך מיליוני תרחישים תפעוליים כדי לזהות אילו מקרים עלולים לגרום לתרחישים קטסטרופליים.

עבור ה-FAA, זה אמור להיות אפשרי כעת לנתח באופן יזום את התנאים והנתונים מכל שדות התעופה המקומיים, מטוסים בשמיים ועל הקרקע, כמו גם אלו המתוכננים לשימוש עתידי, תקשורת מגדל שליטה ותשתיות נלוות, נוסעים, מזג אוויר, ואבטחה למשחק תרחישים שעלולים לגרום לכשל במערכת.

אם לוקחים בחשבון את המורכבות של האינטראקציות והתלות ההדדית של מערכת זו, ברור שזו הצעה מרתיעה להסתכל על כל נקודות הכישלון.

בינה מלאכותית יכולה לעזור לנתח את הכמות העצומה הזו של נתונים כדי לחפש באופן יזום דפוסים והתנהגויות שעלולים להציב אתגרים למערכות ה-FAA.

זה לא חסר תקדים, שכן נעשה שימוש בבינה מלאכותית כדי לבחון טוב יותר את דפוסי התנועה לצורך תזמון ולוגיסטיקה אופטימליים.

הטכנולוגיה יכולה להיפרס גם כמנגנון הגנה רב עוצמה כדי לספק זיהוי מוקדם של התקפות סייבר ו/או התנהגויות חריגות במערכות. המפתח לפריסה יעילה של מערכות כאלה יהיה בידוד החריגים והתנאים הספציפיים האלה כדי שיוכלו להיבדק על ידי מומחים אנושיים.

יש הרבה לקחים מההפסקה של ה-FAA, ועם הזמן תהיה לנו תמונה ברורה יותר של מה שהתרחש. אבל, לעת עתה, ברור שלטכנולוגיות מתפתחות, כגון בינה מלאכותית, המאפשרות זיהוי יזום של כשלים במערכת ואתגרים אחרים שעלולים להתעורר, יש תפקיד בולט למלא תפקיד בולט באופן שבו אנו שומרים על התשתית הקריטית שלנו קדימה.