تُعد الأجهزة الذكية جزءًا كبيرًا من مستقبلنا مع تحرك العالم أكثر نحو الطاقة المتجددة والأجهزة الجديدة لإدارتها. هذه الأدوات تلعب دورًا كبيرًا بالفعل في الحفاظ على تشغيل الطاقة. الجزء من الشبكة الكهربائية الذي تمتلكه الشركات يحتوي على آلاف الأجهزة التي يمكن استهدافها، بما في ذلك المحولات والمولدات. إضافة إلى الأجهزة التي يملكها العملاء والبلديات وغيرهم مثل الألواح الشمسية ومحطات الشحن. مع وجود العديد من الأجهزة ومجموعة من الشركاء الذين لديهم مصلحة في الشبكة، أصبح من الأصعب من أي وقت مضى منع أو إيقاف كل هجوم محتمل.
في الاجتماع السنوي الأخير لجمعية تقدم الذكاء الاصطناعي في مدينة فانكوفر في كندا، قدم فريق من الخبراء في المختبر الوطني لشمال غرب المحيط الهادئ التابع لوزارة الطاقة (PNNL) آلية دفاع جديدة لحماية الشبكة. يقود هذا الفريق عالم البيانات سوميت بوروهيت. تهدف هذه التقنية إلى تزويد مشغلي الشبكات بخطة واضحة ومنظمة لتحديد ومعالجة التهديدات السيبرانية الأكثر أهمية بدلاً من حماية الشبكة ومكوناتها العديدة واحدًا تلو الآخر. تهدف هذه الطريقة الاستباقية إلى السماح بردود فعل فعالة وموثوقة على التهديدات ومنع الجهود الفوضوية في اللحظة الأخيرة لتأمين الموارد ومعالجة المشكلات لاحقًا. بشكل أساسي، تركز الطريقة على الاستعداد والمنهجية في الدفاع ضد التهديدات السيبرانية بدلاً من الاعتماد على ردود الفعل غير المنظمة.
يعتمد نموذج الفريق على ما يعرف برسومات الهجوم الهجينة، وهو نموذج رياضي يساعد على تصور مسارات الهجوم السيبراني المحتملة داخل نظام. كما يوحي الاسم، هذه الرسومات “هجينة” لأنها تشمل الجوانب السيبرانية والفيزيائية للنظام. الجزء الفيزيائي في سياق الأمن السيبراني يشير الى العناصر المادية مثل المحولات ومحطات التوزيع. يسمح النموذج للمستخدمين بتصور وتتبع مسارات مختلفة محتملة قد يستخدمها المهاجم، وانه يأخذ في الاعتبار التفاعل المستمر بين المهاجمين والمدافعين. بينما يقوم كل طرف بتحركات أو مضادات، يتم تحديث النموذج ليعكس هذه التغييرات. يستخدم الفريق بيانات من هجمات سيبرانية فعلية لتدريب وتحسين النموذج.
جزء رئيسي من عمل الفريق هو التأكد من أن العمل “قابل للشرح”، بحيث يفهم مشغلو الشبكة والمحللون السيبرانيون الأسباب التي تجعل النموذج يعطي الأولوية ويقدم التوصيات كما يفعل.
يساعد هذا البحث في مرونة الطاقة، وهي قدرة النظام على الاستعداد لمواجهة أي نوع من الاضطرابات، والتصدي لها، والتعافي منها، وهو جزءًا من مئات المبادرات في PNNL لتحسين الذكاء الاصطناعي أو تطبيقه لمواجهة التحديات.
