Mašine moraju da nauče samoodbranu da bi zaštitile internet stvari

MAŠINSKO UČENJE

Velike nagrade za otkrivanje bezbednosnih pretnji su skupe za poslovanje, i odgovorni dizajneri proizvoda za internet stvari počinju da istražuju potencijal korišćenja veštačke inteligencije da identifikuju ranjivosti koje prethodno nisu videli. Preciznije, u pitanju je mašinsko učenje – jedna grana veštačke inteligencije koja je odgovorna za većinu pametnih stvari koje su današnje mašine u stanju da urade – i to mašinsko učenje se ovde pokazalo veoma korisnim, koncentrišući se na sposobnost kompjutera da prepozna šablone u podacima, uči iz njih i preduzme nešto po tom pitanju.

IT sektor je već ispraksan u korišćenju mašinskog učenja u svoju korist. Značajan resurs za obradu podataka u sklopu centra za podatke omogućava moćnoj veštačkoj inteligenciji da prepoznaje šablone na nivou čitavih sistema. Učeći mašinu da prepoznaje znake upozorenja umesto da prepoznaje napade, mi kreiramo imunološki sistem koji je sposoban da prepozna napade na nezaštićena mesta koji su ranije bili neprepoznatljivi. Ali kako broj uređaja u sklopu interneta stvari bude rastao, tako će ubrzo postati nedovoljno da se mreže nadgledaju s vrha nadole.

Velika većina integrisanih sistema na čipovima (SoC) u sklopu interneta stvari je dizajnirana za rad pri maloj snazi i sa malom energijom, ali čak i ovi sistemi su u stanju da pokrenu osnovne procese mašinskog učenja. Ako računate smartfone u internet stvari, onda imamo najbolji primer. Napravljeni da budu mali i veoma efikasni sa snagom, smartfoni su i pored toga u stanju da omoguće multitasking, reprodukciju multimeijalnih sadržaja i igranje igrica za mobilne telefone.