جاكرتا - طور فريق من الباحثين في الولايات المتحدة إطارا جديدا قائما على التعلم الآلي لتحسين أمن شبكات الكمبيوتر في السيارات دون التضحية بالأداء. وهذا يتماشى مع الاستخدام المتزايد البعيد لأجهزة الكمبيوتر في تكنولوجيا السيارات، وخاصة السيارات المستقلة.
بالتعاون مع خبراء من جامعة فرجينيا للتكنولوجيا، وجامعة كوينزلاند، ومعهد غوانغجو للعلوم والتكنولوجيا، يقول باحثون في معهد الجيش الأمريكي "DESOLATOR" للمساعدة في تحسين استراتيجية الأمن السيبراني المعروفة المعروفة باسم الدفاع عن الأهداف المتنقلة.
تقف DESOLATOR على تخصيص الموارد القائم على التعلم العميق وإطار نشر الدفاع عن الهدف المتنقل ، والذي يمكن الشبكات داخل السيارة من تحديد تكرار الهرولة المثلى IP وتخصيص عرض النطاق الترددي للدفاع الفعال على المدى الطويل عن الأهداف المتنقلة.
"إذا كان كل شيء ثابتا، يمكن للمهاجم أن يأخذ الوقت للنظر في كل شيء واختيار هدف. ومع ذلك، إذا تم تعديل عنوان IP بسرعة كافية، سيتم فقدان المعلومات المعطاة إلى IP فورا وسوف يحدث هجوم. وقال الدكتور تيرينس مور، عالم الرياضيات بالجيش الأمريكي، في التعليق: "يجب البحث فيه مرة أخرى".
استخدم فريق البحث تعلم التعزيز العميق لتشكيل سلوك الخوارزمية بشكل تدريجي استنادا إلى وظائف المكافأة المختلفة مثل وقت التعرض وعدد الحزم التي تم إسقاطها ، ونظرت DESOLATOR في السلامة والكفاءة على قدم المساواة.
"الشبكات الموجودة داخل السيارة فعالة جدا، لكنها لم تكن مصممة حقا مع السلامة في الاعتبار"، يقول مور. "حاليا، هناك الكثير من البحوث التي تركز فقط على تحسين الأداء أو تحسين الأمن. من غير المعتاد النظر في الأداء والأمان، خاصة بالنسبة لشبكة داخلية".
وعلاوة على ذلك، لا تقتصر DESOLATOR على تحديد تكرار خلط الملكية الفكرية الأمثل وتخصيص عرض النطاق الترددي.
وهذا النهج قائم بوصفه إطارا قائما على التعلم الآلي، يسمح للباحثين الآخرين بتعديل النهج لتحقيق أهداف مختلفة في مجال المشاكل.
وفقا لعالم الكمبيوتر وقائد برنامج الجيش الدكتور فريدريكا فرينيلسون، فإن زيادة مستوى الأصول المفضلة في هذه الشبكة هو جزء لا يتجزأ من جميع أنواع حماية الشبكة.
وقال نيلسون: "إن القدرة على إعادة بناء هذه التكنولوجيا لا تقدر بثمن ليس فقط لتوسيع نطاق البحوث ولكن أيضا للجمع بينها وبين الميزات الإلكترونية الأخرى من أجل الحماية المثلى للأمن السيبراني".
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
