Чаму тэсціраванне катастрафічных сцэнарыяў за межамі вытворчасці вельмі важна для бяспекі крытычнай інфраструктуры

Беспрэцэдэнтны збой FAA, які прывёў да спынення ўсіх унутраных рэйсаў, прымушае ўсіх задаваць пытанні:

Як гэта здарылася?

Хто адказвае?

Як нам прадухіліць паўтарэнне чагосьці падобнага?

Гэты збой звярнуў увагу на нас, падкрэсліўшы, што нават сістэмы, якія мы лічым найбольш бяспечнымі, надзейнымі і праверанымі, могуць выйсці з ладу.

Хаця гэты тып адключэння, які дасягае ўзроўню грамадскай дасведчанасці, рэдкі, калі ён адбываецца ў крытычна важнай сістэме, гэта можа прывесці да лавіны катастрафічных вынікаў, якія ўплываюць на бяспеку, бяспеку і эканоміку. Зараз мы назіраем гэта з перабоямі ў транспарціроўцы і наступствамі перагрузкі вэб-сэрвісаў/прыкладанняў, наводненых тысячамі пасажыраў, якія спрабуюць дабрацца да месца прызначэння.

У той час як сённяшні збой FAA лічыцца сістэмным збоем, гэта быў вытанчаны збой дэградацыі. Гэта азначае, што, на шчасце, у выніку збою не было смерцяў і сістэма фактычна адключылася да таго, як быў нанесены дадатковы ўрон.

Гэта шчасце, але не абнадзейвае.

Тэставанне заўсёды выкарыстоўвалася ў вытворчасці для выяўлення дэфектаў - мадэляванне няспраўнасцяў, напрыклад, было метадам штучнага "злому" прылады, каб даведацца, ці змогуць дыягнастычныя тэсты выявіць і ізаляваць збоі да іх асноўных прычын. Пры распрацоўцы праграмнага забеспячэння інжынераў вучаць распрацоўваць у адпаведнасці са спецыфікацыяй таго, што яно павінна рабіць у функцыянальным плане. Значна менш намаганняў было выдаткавана на пошук катастрафічных сцэнарыяў або «ідэальнага шторму» умоў, якія павінны адбыцца, што прывядзе да збою сістэмы. Прадбачанне гэтых умоў можа дапамагчы нам з проактыўным убудаваннем механізмаў для выяўлення і прадухілення катастрафічных збояў.

Прадухіленне будучых адключэнняў і іншых крытычных збояў у інфраструктуры

З пашырэннем хмарных вылічэнняў і рашэнняў штучнага інтэлекту мы маем дастаткова эфектыўныя вылічальныя магутнасці для ацэнкі мільёнаў аперацыйных сцэнарыяў, каб вызначыць, якія выпадкі могуць прывесці да катастрафічных сцэнарыяў.

Для FAA цяпер павінна быць магчымасць актыўна аналізаваць умовы і даныя ўсіх унутраных аэрапортаў, самалёты ў небе і на зямлі, а таксама тыя, якія плануецца выкарыстоўваць у будучыні, сувязь з дыспетчарскай вежай і адпаведную інфраструктуру, пасажыраў, надвор'е, і бяспекі для сцэнарыяў выхаду з гульні, якія могуць прывесці да збою сістэмы.

Калі ўлічыць складанасць узаемадзеянняў і ўзаемазалежнасцяў гэтай сістэмы, становіцца ясна, што разглядаць усе кропкі адмовы - складаная задача.

Штучны інтэлект можа дапамагчы прааналізаваць гэты велізарны аб'ём даных, каб актыўна шукаць заканамернасці і паводзіны, якія могуць ствараць праблемы для сістэм FAA.

Гэта не беспрэцэдэнт, бо штучны інтэлект быў выкарыстаны для лепшага вывучэння мадэляў трафіку для аптымізацыі раскладу і лагістыкі.

Тэхналогія таксама можа быць разгорнута ў якасці магутнага механізму абароны для ранняга выяўлення кібератак і/або анамальных паводзін у сістэмах. Ключом да эфектыўнага разгортвання такіх сістэм будзе ізаляцыя гэтых канкрэтных выкідаў і ўмоў, каб яны маглі быць правераны экспертамі-людзямі.

Ёсць шмат урокаў, якія можна вынесці з адключэння FAA, і з часам мы будзем мець больш дакладнае ўяўленне пра тое, што адбылося. Але на дадзены момант відавочна, што новыя тэхналогіі, такія як штучны інтэлект, якія дазваляюць папярэдне выяўляць сістэмныя збоі і іншыя праблемы, якія могуць узнікнуць, адыгрываюць важную ролю ў тым, як мы падтрымліваем крытычна важную інфраструктуру.