Waarom het testen van catastrofale scenario's buiten de productie essentieel is voor de beveiliging van kritieke infrastructuur

De ongekende storing van de FAA die ertoe leidde dat alle binnenlandse vluchten aan de grond werden gehouden, roept bij iedereen vragen op:

Hoe heeft dit kunnen gebeuren?

Wie is verantwoordelijk?

Hoe voorkomen we dat iets soortgelijks zich nog een keer voordoet?

Deze storing heeft ons op de hoogte gebracht en benadrukt dat zelfs de systemen die wij als de meest veilige, vertrouwde en gevalideerde beschouwen, kunnen falen.

Hoewel dit type uitval dat het niveau van het publieke bewustzijn bereikt, zeldzaam is, kan het, wanneer het zich voordoet in een levenskritisch systeem, leiden tot een lawine van catastrofale gevolgen die de veiligheid, beveiliging en de economie beïnvloeden. We zien dit nu met verstoring van het transport en de gevolgen van de overbelasting van web-/app-services die worden overspoeld met duizenden passagiers die zich haasten om hun bestemming te bereiken.

Terwijl de FAA-storing van vandaag wordt beschouwd als een systeemfout, was het een sierlijke degradatiefout. Dat betekent dat er gelukkig geen doden vielen door de storing en dat het systeem effectief werd afgesloten voordat er meer schade werd aangericht.

Dat is een geluk, maar niet bemoedigend.

Testen is altijd al gebruikt in de productie om defecten op te sporen - foutsimulatie was bijvoorbeeld een methode om een ​​apparaat kunstmatig te "breken" om te zien of diagnostische tests storingen zouden kunnen detecteren en isoleren tot aan de basisoorzaken. Bij het ontwerpen van software wordt ingenieurs geleerd om te ontwerpen volgens de specificatie van wat het functioneel zou moeten doen. Er werd veel minder moeite besteed aan het zoeken naar de catastrofale scenario's of een "perfecte storm" van omstandigheden die moeten optreden die tot systeemfalen leiden. Anticiperen op deze omstandigheden kan ons helpen bij het proactief inbouwen van mechanismen om catastrofaal falen proactief te detecteren en te voorkomen.

Toekomstige uitval en andere kritieke infrastructuurstoringen voorkomen

Met de verspreiding van cloud computing en kunstmatige intelligentie-oplossingen hebben we nu efficiënt genoeg rekenkracht om miljoenen operationele scenario's te evalueren om te detecteren welke gevallen kunnen leiden tot catastrofale scenario's.

Voor de FAA zou het nu mogelijk moeten zijn om proactief de omstandigheden en gegevens te analyseren van alle binnenlandse luchthavens, vliegtuigen in de lucht en op de grond, evenals die gepland voor toekomstig gebruik, verkeerstorencommunicatie en gerelateerde infrastructuren, passagiers, weer, en beveiliging om scenario's uit te spelen die kunnen leiden tot systeemstoringen.

Als men de complexiteit van de interacties en onderlinge afhankelijkheden van dit systeem in overweging neemt, is het duidelijk dat het een ontmoedigende opgave is om naar alle faalpunten te kijken.

Kunstmatige intelligentie kan helpen bij het analyseren van deze overweldigende hoeveelheid gegevens om proactief te zoeken naar patronen en gedragingen die een uitdaging kunnen vormen voor FAA-systemen.

Dit is niet ongekend, aangezien kunstmatige intelligentie is gebruikt om verkeerspatronen beter te onderzoeken voor optimale planning en logistiek.

De technologie kan ook worden ingezet als een krachtig verdedigingsmechanisme om cyberaanvallen en/of abnormaal gedrag in systemen vroegtijdig te detecteren. De sleutel tot het effectief inzetten van dergelijke systemen is het isoleren van die specifieke uitschieters en omstandigheden, zodat ze kunnen worden doorgelicht door menselijke experts.

Er zijn veel lessen te trekken uit de FAA-storing en na verloop van tijd zullen we een duidelijker beeld hebben van wat er is gebeurd. Maar voor nu is het duidelijk dat opkomende technologieën, zoals kunstmatige intelligentie, die de proactieve detectie van systeemstoringen en andere uitdagingen mogelijk maken, een prominente rol spelen in de manier waarop we onze kritieke infrastructuur in stand houden.