Üretimin Ötesinde Katastrofik Senaryo Testi Kritik Altyapı Güvenliği İçin Neden Gereklidir?

Tüm iç hat uçuşlarının durdurulmasıyla sonuçlanan benzeri görülmemiş FAA kesintisi, herkesin şu soruları sormasına neden oldu:

Bu nasıl oldu?

Sorumlu kim?

Benzer bir şeyin tekrar olmasını nasıl önleyebiliriz?

Bu kesinti, en güvenli, güvenilir ve doğrulanmış olduğunu düşündüğümüz sistemlerin bile başarısız olabileceğini vurgulayarak bizi uyardı.

Halkın bilinç düzeyine ulaşan bu tür bir kesinti nadir olmakla birlikte, hayati önem taşıyan bir sistemde meydana geldiğinde, emniyeti, güvenliği ve ekonomiyi etkileyen yıkıcı sonuçlara yol açabilir. Bunu şu anda ulaşımın kesintiye uğraması ve gidecekleri yere ulaşmak için çırpınan binlerce yolcuyla dolup taşan web/uygulama hizmetlerindeki aşırı yükün sonuçlarıyla görüyoruz.

Bugünün FAA kesintisi bir sistem arızası olarak görülse de, zarif bir bozulma hatasıydı. Bu, şans eseri, arıza nedeniyle ölüm meydana gelmediği ve daha fazla hasar verilmeden önce sistemin etkin bir şekilde kapandığı anlamına gelir.

Bu bir şans ama cesaret verici değil.

Test, üretimde her zaman kusurları tespit etmek için kullanılmıştır - örneğin, arıza simülasyonu, teşhis testlerinin arızaları kök nedenlerine kadar tespit edip izole edip etmeyeceğini görmek için bir cihazı yapay olarak "kırma" yöntemiydi. Yazılım tasarlarken, mühendislere işlevsel olarak ne yapması gerektiğine dair spesifikasyonlara göre tasarım yapmaları öğretilir. Felaket senaryolarını veya sistem arızasına yol açması gereken koşulların "mükemmel fırtınasını" aramak için çok daha az çaba harcandı. Bu koşulları öngörmek, yıkıcı arızaları proaktif olarak tespit etmek ve önlemek için proaktif olarak mekanizmalar oluşturmamıza yardımcı olabilir.

Gelecekteki Kesintileri ve Diğer Kritik Altyapı Arızalarını Önleme

Bulut bilgi işlem ve Yapay Zeka çözümlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, artık hangi vakaların felaket senaryolarına yol açabileceğini tespit etmek için milyonlarca operasyonel senaryoyu değerlendirecek kadar verimli hesaplama gücüne sahibiz.

FAA için artık tüm yurt içi havalimanlarından, gökteki ve yerdeki uçaklardan ve ayrıca gelecekte kullanılması planlananlardan, kontrol kulesi iletişimlerinden ve ilgili altyapılardan, yolculardan, hava durumundan gelen koşulları ve verileri proaktif olarak analiz etmek mümkün olmalıdır. ve sistem arızasına neden olabilecek senaryoları gerçekleştirmek için güvenlik.

Bu sistemin etkileşimlerinin ve karşılıklı bağımlılıklarının karmaşıklığı düşünülürse, tüm başarısızlık noktalarına bakmanın göz korkutucu bir önerme olduğu açıktır.

Yapay Zeka, FAA sistemlerine zorluk teşkil edebilecek kalıpları ve davranışları proaktif olarak aramak için bu çok büyük miktardaki veriyi analiz etmeye yardımcı olabilir.

Optimize edilmiş planlama ve lojistik için trafik modellerini daha iyi incelemek amacıyla Yapay Zeka kullanıldığından, bu eşi görülmemiş bir durum değil.

Teknoloji, siber saldırıların ve/veya sistemlerdeki anormal davranışların erken tespitini sağlamak için güçlü bir savunma mekanizması olarak da kullanılabilir. Bu tür sistemleri etkili bir şekilde devreye almanın anahtarı, insan uzmanlar tarafından incelenebilmeleri için bu belirli aykırı değerleri ve koşulları izole etmektir.

FAA kesintisinden öğrenilecek çok ders var ve zamanla ne olduğuna dair daha net bir tabloya sahip olacağız. Ancak şimdilik, sistem arızalarının ve ortaya çıkabilecek diğer zorlukların proaktif olarak tespit edilmesini sağlayan Yapay Zeka gibi gelişmekte olan teknolojilerin, kritik altyapımızı ileriye taşımak için nasıl sürdüreceğimiz konusunda önemli bir role sahip olduğu açıktır.