W dobie zagrożeń asymetrycznych
cyberbezpieczeństwo infrastruktury
krytycznej staje się poważną
kwestią, a jednocześnie wyzwaniem
dla twórców systemów zabezpieczeń.
W niniejszym artykule przedstawiono czynniki eskalujące poziom trudności
detekcji zaawansowanych zagrożeń,
a także, na przykładzie dwóch projektów
naukowo-badawczych, opisano realizowane
przez Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (PCSS) prace
podejmujące to wyzwanie. Na przykładzie
krajowego projektu SCADvance opisano
zastosowanie algorytmów uczenia
maszynowego do wykrywania zagrożeń
w protokołach sieci przemysłowych.
Wskazano również na rolę, jaką środowisko
naukowe jest w stanie odegrać
w tworzeniu innowacyjnych systemów
zabezpieczeń infrastruktury krytycznej,
a także na konieczność zastosowania
rozwiązań tej klasy dla właściwej ochrony
wrażliwych sieci teleinformatycznych.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.