Создана новая технология защиты промышленных сетей

Создана новая технология защиты промышленных сетей

Исследовательская группа из Государственного Университета Северной Каролины в США сообщила о разработке программного алгоритма, способного определять и изолировать кибератаки в сетях, используемых для управления критически важными отраслями, такими как транспортное сообщение, энергоснабжение и другие. Создатели программного решения говорят, что оно призвано без задействования антивирусов бороться с такими вредоносными кодами, как Stuxnet или Flame.



По словам разработчиков, как правило, сети промышленного масштаба - это очень крупные ресурсы, защитить которые целиком достаточно сложно, поэтому установка традиционных антивирусов и межсетевых экранов тут не всегда возможна и резонна. В то же время, созданный код не предназначен для того, чтобы присутствовать на всех включенных в сеть устройствах сразу. Он работает на уровне сетевых контрольных устройств, которые объединяют конечные устройства в сетях и координируют их. К примеру, такие устройства координируют температурные датчики или газовые анализаторы, пишет cybersecurity.ru.

Созданное решение работает без клиентских агентов - небольших программных блоков, которые устанавливаются на конечных вычислительных устройствах, поэтому оно технически и физически независимо от них. Новинка разработает по технологии D-NCS или distributed network control systems, контролируя данные на уровне сетевых узлов. Такая организация позволяет работать без существенной нагрузки на конечные узлы сети и не создает дополнительного трафика.

Исследователи говорят, что сейчас их разработка находится в стадии патентования, после чего они расскажут о ней более подробно.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru