Звёздные ‎Войны‏ ‎— ‎это ‎не ‎просто ‎культовая‏ ‎серия ‎фильмов;‏ ‎это‏ ‎целая ‎вселенная, ‎сочетающая‏ ‎фантазию, ‎приключения‏ ‎и ‎передовые ‎технологии. ‎На‏ ‎протяжении‏ ‎десятилетий ‎они‏ ‎вдохновляют ‎не‏ ‎только ‎фанатов, ‎но ‎и ‎разработчиков‏ ‎современных‏ ‎технологий, ‎особенно‏ ‎в ‎области‏ ‎искусственного ‎интеллекта ‎(ИИ).

Искусственный ‎интеллект ‎в‏ ‎«Звёздных‏ ‎войнах»

Одним‏ ‎из ‎самых‏ ‎ярких ‎примеров‏ ‎использования ‎ИИ‏ ‎в‏ ‎Звёздных ‎Войнах‏ ‎являются ‎такие ‎персонажи, ‎как ‎дроид‏ ‎R2-D2 ‎и‏ ‎C-3PO.‏ ‎Эти ‎искусственные ‎созданные‏ ‎существа ‎обладают‏ ‎уникальными ‎способностями ‎и ‎автономностью.‏ ‎Они‏ ‎способны ‎анализировать‏ ‎ситуацию, ‎принимать‏ ‎решения ‎и ‎взаимодействовать ‎с ‎окружающим‏ ‎миром.‏ ‎Эти ‎особенности‏ ‎вдохновляют ‎разработчиков‏ ‎на ‎создание ‎более ‎сложных ‎и‏ ‎многофункциональных‏ ‎ИИ.

Обработка‏ ‎естественного ‎языка

Еще‏ ‎одной ‎интересной‏ ‎концепцией, ‎представленной‏ ‎в‏ ‎Звёздных ‎Войнах,‏ ‎является ‎умение ‎дроидов ‎общаться ‎на‏ ‎различных ‎языках.‏ ‎Эта‏ ‎идея ‎стала ‎толчком‏ ‎для ‎разработчиков,‏ ‎работающих ‎над ‎обработкой ‎естественного‏ ‎языка‏ ‎(NLP). ‎Разработка‏ ‎технологий, ‎позволяющих‏ ‎ИИ ‎понимать ‎и ‎обрабатывать ‎человеческую‏ ‎речь,‏ ‎основывается ‎на‏ ‎концепции, ‎представленной‏ ‎в ‎фильмах, ‎где ‎дроиды ‎могут‏ ‎беспрепятственно‏ ‎общаться‏ ‎с ‎любыми‏ ‎существами.

Асимметричные ‎взаимодействия

В‏ ‎фильмах ‎Звёздные‏ ‎Войны‏ ‎часто ‎происходят‏ ‎ситуации, ‎где ‎ИИ ‎взаимодействует ‎с‏ ‎людьми ‎и‏ ‎другими‏ ‎существами ‎в ‎рамках‏ ‎сложных ‎отношений.‏ ‎Это ‎вдохновляет ‎разработчиков ‎на‏ ‎внедрение‏ ‎технологий, ‎которые‏ ‎учитывают ‎эмоциональные‏ ‎аспекты ‎взаимодействия. ‎Создание ‎ИИ, ‎способного‏ ‎распознавать‏ ‎эмоции ‎и‏ ‎реагировать ‎на‏ ‎них, ‎является ‎одним ‎из ‎направлений‏ ‎современных‏ ‎исследований.

Предсказуемость‏ ‎и ‎адаптация

Разработчики‏ ‎ИИ ‎учатся‏ ‎у ‎персонажей‏ ‎Звёздных‏ ‎Войн, ‎которые‏ ‎учатся ‎адаптироваться ‎к ‎меняющимся ‎условиям.‏ ‎Например, ‎автономные‏ ‎дроиды‏ ‎умеют ‎предсказывать ‎действия‏ ‎своих ‎противников‏ ‎и ‎быстро ‎менять ‎тактики.‏ ‎Эти‏ ‎характеристики ‎подкрепляют‏ ‎исследования ‎в‏ ‎области ‎машинного ‎обучения ‎и ‎глубокого‏ ‎обучения,‏ ‎все ‎более‏ ‎применяющиеся ‎в‏ ‎различных ‎сферах, ‎от ‎медицины ‎до‏ ‎промышленности.

Заключение

Технологии‏ ‎из‏ ‎Звёздных ‎Войн‏ ‎вдохновляют ‎разработчиков‏ ‎ИИ ‎вокруг‏ ‎света,‏ ‎предоставляя ‎уникальные‏ ‎концепции ‎и ‎идеи ‎для ‎создания‏ ‎более ‎интеллектуальных‏ ‎и‏ ‎автономных ‎систем. ‎С‏ ‎точки ‎зрения‏ ‎инноваций, ‎этот ‎галактический ‎мир‏ ‎остается‏ ‎безусловным ‎источником‏ ‎вдохновения, ‎демонстрируя,‏ ‎как ‎фантастика ‎может ‎влиять ‎на‏ ‎реальность.‏ ‎Мечтая ‎о‏ ‎будущем, ‎в‏ ‎котором ‎ИИ ‎войдет ‎в ‎жизнь‏ ‎так‏ ‎же,‏ ‎как ‎это‏ ‎сделали ‎герои‏ ‎из ‎Звёздных‏ ‎Войн,‏ ‎мы ‎можем‏ ‎увидеть, ‎как ‎революционные ‎технологии ‎продолжают‏ ‎развиваться, ‎беря‏ ‎начало‏ ‎в ‎любимых ‎произведениях‏ ‎искусства.

Кто ‎бы‏ ‎мог ‎подумать, ‎что ‎спасителями ‎промышленных‏ ‎систем ‎управления‏ ‎и‏ ‎критически ‎важной ‎инфраструктуры‏ ‎станут ‎искусственный‏ ‎интеллект ‎и ‎машинное ‎обучение? Традиционные‏ ‎меры‏ ‎безопасности ‎с‏ ‎их ‎причудливыми‏ ‎подходами, ‎основанными ‎на ‎правилах, ‎по-видимому,‏ ‎остались‏ ‎в ‎прошлом‏ ‎веке.

Эти ‎волшебные‏ ‎технологии ‎позволяют ‎устанавливать ‎базовые ‎нормы‏ ‎поведения,‏ ‎просеивать‏ ‎горы ‎данных,‏ ‎находя ‎те‏ ‎досадные ‎признаки‏ ‎атаки,‏ ‎которые ‎простые‏ ‎смертные ‎пропустили ‎бы ‎мимо ‎ушей.

Контролируемое‏ ‎обучение, ‎неконтролируемое‏ ‎обучение,‏ ‎глубокое ‎обучение ‎—‏ ‎о ‎боже!‏ ‎Эти ‎методы ‎подобны ‎швейцарским‏ ‎армейским‏ ‎ножам ‎кибербезопасности,‏ ‎каждый ‎из‏ ‎которых ‎впечатляет ‎больше ‎предыдущего. ‎Конечно,‏ ‎есть‏ ‎несколько ‎незначительных‏ ‎проблем, ‎таких‏ ‎как ‎отсутствие ‎высококачественных ‎размеченных ‎данных‏ ‎и‏ ‎сложность‏ ‎моделирования ‎среды‏ ‎OT, ‎но‏ ‎кого ‎это‏ ‎волнует?

Искусственный‏ ‎интеллект ‎и‏ ‎машинное ‎обучение ‎легко ‎интегрируются ‎в‏ ‎решения ‎для‏ ‎обеспечения‏ ‎безопасности ‎OT, ‎обещая‏ ‎будущее, ‎в‏ ‎котором ‎видимость ‎киберрисков ‎и‏ ‎защита‏ ‎от ‎них‏ ‎будут ‎проще‏ ‎простого.

📌OT-системы, ‎подобные ‎тем, ‎которые ‎используются‏ ‎в‏ ‎промышленных ‎системах‏ ‎управления ‎и‏ ‎критически ‎важной ‎инфраструктуре, ‎все ‎чаще‏ ‎становятся‏ ‎объектами‏ ‎киберугроз.

📌Традиционные ‎решения‏ ‎безопасности, ‎основанные‏ ‎на ‎правилах,‏ ‎недостаточны‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎сложных ‎атак ‎и ‎аномалий ‎в‏ ‎среде ‎OT.

📌Технологии‏ ‎искусственного‏ ‎интеллекта ‎(ИИ) ‎и‏ ‎машинного ‎обучения‏ ‎(ML) ‎используются ‎для ‎обеспечения‏ ‎более‏ ‎эффективной ‎кибербезопасности‏ ‎систем ‎OT:

📌AI/ML‏ ‎может ‎точно ‎определять ‎исходные ‎параметры‏ ‎нормального‏ ‎поведения ‎системы‏ ‎OT ‎и‏ ‎выявлять ‎отклонения, ‎указывающие ‎на ‎киберугрозы.

📌Алгоритмы‏ ‎AI/ML‏ ‎могут‏ ‎анализировать ‎большие‏ ‎объемы ‎данных‏ ‎OT ‎из‏ ‎разных‏ ‎источников, ‎чтобы‏ ‎выявлять ‎едва ‎заметные ‎признаки ‎атак,‏ ‎которые ‎люди‏ ‎могут‏ ‎не ‎заметить.

📌AI/ML ‎обеспечивает‏ ‎автоматическое ‎обнаружение‏ ‎угроз, ‎более ‎быстрое ‎реагирование‏ ‎на‏ ‎инциденты ‎и‏ ‎профилактическое ‎обслуживание‏ ‎для ‎повышения ‎устойчивости ‎системы ‎OT.

📌Модели‏ ‎контролируемого‏ ‎обучения, ‎обученные‏ ‎на ‎основе‏ ‎данных ‎об ‎известных ‎угрозах ‎для‏ ‎обнаружения‏ ‎вредоносных‏ ‎программ ‎и‏ ‎шаблонов ‎вредоносной‏ ‎активности.

📌 Обучение ‎без‏ ‎контроля‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎аномалий ‎путем ‎выявления ‎отклонений ‎от‏ ‎нормальных ‎профилей‏ ‎поведения‏ ‎активов ‎OT.

📌 Модели ‎глубокого‏ ‎обучения, ‎такие‏ ‎как ‎нейронные ‎сети ‎и‏ ‎графические‏ ‎нейронные ‎сети,‏ ‎для ‎более‏ ‎продвинутого ‎обнаружения ‎угроз.

📌Сохраняются ‎проблемы ‎с‏ ‎обучением‏ ‎эффективных ‎моделей‏ ‎искусственного ‎интеллекта/ML‏ ‎из-за ‎нехватки ‎высококачественных ‎маркированных ‎данных‏ ‎OT‏ ‎и‏ ‎сложности ‎моделирования‏ ‎сред ‎OT.

📌Возможности‏ ‎AI/ML ‎интегрируются‏ ‎в‏ ‎решения ‎по‏ ‎мониторингу ‎безопасности ‎OT ‎и ‎управлению‏ ‎активами ‎для‏ ‎повышения‏ ‎видимости ‎и ‎защиты‏ ‎от ‎киберрисков

Используя ‎журналы событий‏ ‎Windows ‎и ‎интегрируясь ‎с ‎передовыми‏ ‎системами ‎обнаружения,‏ ‎организации‏ ‎могут ‎лучше ‎защитить‏ ‎себя ‎от‏ ‎растущей ‎угрозы ‎кражи ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера.

Технические ‎характеристики

📌Журналы‏ ‎событий ‎Windows:‏ ‎Метод ‎использует ‎журналы ‎событий ‎Windows‏ ‎для‏ ‎обнаружения ‎подозрительных‏ ‎действий, ‎которые‏ ‎могут ‎указывать ‎на ‎кражу ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера.‏ ‎Это ‎включает‏ ‎в ‎себя‏ ‎мониторинг ‎определенных‏ ‎идентификаторов‏ ‎событий ‎и‏ ‎шаблонов, ‎которые ‎указывают ‎на ‎вредоносное‏ ‎поведение.

📌Идентификаторы ‎событий:‏ ‎Ключевые‏ ‎идентификаторы ‎событий ‎для‏ ‎мониторинга ‎включают‏ ‎идентификатор ‎события 4688 для ‎отслеживания ‎создания‏ ‎процесса,‏ ‎который ‎может‏ ‎помочь ‎определить,‏ ‎когда ‎запущен ‎браузер ‎или ‎связанный‏ ‎с‏ ‎ним ‎процесс;‏ ‎Идентификатор ‎события 5145 для‏ ‎мониторинга ‎доступа ‎к ‎файлам, ‎который‏ ‎может‏ ‎быть‏ ‎использован ‎для‏ ‎обнаружения ‎несанкционированного‏ ‎доступа ‎к‏ ‎файлам‏ ‎данных ‎браузера;‏ ‎и ‎идентификатор ‎события 4663 для ‎отслеживания ‎доступа‏ ‎к ‎объектам.,‏ ‎полезный‏ ‎для ‎выявления ‎попыток‏ ‎чтения ‎или‏ ‎изменения ‎файлов ‎данных ‎браузера.

📌Поведенческий‏ ‎анализ: Подход‏ ‎предполагает ‎анализ‏ ‎поведения ‎процессов‏ ‎и ‎их ‎взаимодействия ‎с ‎файлами‏ ‎данных‏ ‎браузера. ‎Это‏ ‎включает ‎в‏ ‎себя ‎поиск ‎необычных ‎закономерностей, ‎таких‏ ‎как‏ ‎процессы,‏ ‎которые ‎обычно‏ ‎не ‎обращаются‏ ‎к ‎файлам‏ ‎данных‏ ‎браузера, ‎которые‏ ‎внезапно ‎начинают ‎это ‎делать, ‎высокая‏ ‎частота ‎доступа‏ ‎к‏ ‎файлам ‎данных ‎браузера‏ ‎процессами, ‎не‏ ‎являющимися ‎браузерами.

📌Интеграция ‎с ‎SIEM: Метод‏ ‎может‏ ‎быть ‎интегрирован‏ ‎с ‎системами‏ ‎управления ‎информацией ‎о ‎безопасности ‎и‏ ‎событиями‏ ‎(SIEM) ‎для‏ ‎автоматизации ‎процесса‏ ‎обнаружения ‎и ‎оповещения. ‎Это ‎позволяет‏ ‎осуществлять‏ ‎мониторинг‏ ‎в ‎режиме‏ ‎реального ‎времени‏ ‎и ‎быстрее‏ ‎реагировать‏ ‎на ‎потенциальные‏ ‎инциденты ‎с ‎кражей ‎данных.

📌Машинное ‎обучение: использование‏ ‎моделей ‎машинного‏ ‎обучения‏ ‎для ‎расширения ‎возможностей‏ ‎обнаружения ‎за‏ ‎счет ‎выявления ‎аномалий ‎и‏ ‎закономерностей,‏ ‎которые ‎нелегко‏ ‎обнаружить ‎только‏ ‎с ‎помощью ‎систем, ‎основанных ‎на‏ ‎правилах.

Влияние‏ ‎на ‎отрасли‏ ‎промышленности

📌Повышение ‎уровня‏ ‎безопасности: Внедряя ‎этот ‎метод ‎обнаружения, ‎организации‏ ‎могут‏ ‎значительно‏ ‎повысить ‎уровень‏ ‎защиты ‎от‏ ‎кражи ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера. ‎Это‏ ‎особенно ‎важно ‎для ‎отраслей, ‎работающих‏ ‎с ‎конфиденциальной‏ ‎информацией,‏ ‎таких ‎как ‎финансы,‏ ‎здравоохранение ‎и‏ ‎юридический ‎сектор.

📌Соблюдение ‎нормативных ‎требований: Во‏ ‎многих‏ ‎отраслях ‎промышленности‏ ‎действуют ‎строгие‏ ‎требования ‎по ‎соблюдению ‎нормативных ‎требований‏ ‎в‏ ‎отношении ‎защиты‏ ‎данных. ‎Этот‏ ‎метод ‎помогает ‎организациям ‎соответствовать ‎этим‏ ‎требованиям,‏ ‎предоставляя‏ ‎надежный ‎механизм‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎и ‎предотвращения‏ ‎утечек‏ ‎данных.

📌Реагирование ‎на‏ ‎инциденты: Возможность ‎обнаруживать ‎кражу ‎данных ‎из‏ ‎браузера ‎в‏ ‎режиме‏ ‎реального ‎времени ‎позволяет‏ ‎быстрее ‎реагировать‏ ‎на ‎инциденты, ‎сводя ‎к‏ ‎минимуму‏ ‎потенциальный ‎ущерб‏ ‎и ‎сокращая‏ ‎время, ‎в ‎течение ‎которого ‎злоумышленники‏ ‎получают‏ ‎доступ ‎к‏ ‎конфиденциальным ‎данным.

📌 Экономия‏ ‎средств: Раннее ‎обнаружение ‎и ‎предотвращение ‎кражи‏ ‎данных‏ ‎может‏ ‎привести ‎к‏ ‎значительной ‎экономии‏ ‎средств ‎за‏ ‎счет‏ ‎предотвращения ‎финансового‏ ‎ущерба ‎и ‎ущерба ‎репутации, ‎связанных‏ ‎с ‎утечкой‏ ‎данных.

📌Доверие‏ ‎и ‎репутация: ‎В‏ ‎отраслях, ‎которые‏ ‎в ‎значительной ‎степени ‎зависят‏ ‎от‏ ‎доверия ‎клиентов,‏ ‎таких ‎как‏ ‎электронная ‎коммерция ‎и ‎онлайн-сервисы, ‎демонстрация‏ ‎твердой‏ ‎приверженности ‎безопасности‏ ‎данных ‎может‏ ‎повысить ‎репутацию ‎и ‎доверие ‎клиентов.

Статья ‎"‏ ‎MediHunt: ‎A ‎Network ‎Forensics ‎Framework‏ ‎for ‎Medical‏ ‎IoT‏ ‎Devices» ‎— ‎это‏ ‎настоящий ‎прорыв.‏ ‎Она ‎начинается ‎с ‎рассмотрения‏ ‎насущной‏ ‎потребности ‎в‏ ‎надёжной ‎сетевой‏ ‎криминалистике ‎в ‎среде ‎медицинского ‎Интернета‏ ‎вещей‏ ‎(MIoT). ‎Вы‏ ‎знаете, ‎что‏ ‎среды, ‎в ‎которых ‎используются ‎сети‏ ‎передачи‏ ‎телеметрии‏ ‎с ‎использованием‏ ‎MQTT ‎(Message‏ ‎Queuing ‎Telemetry‏ ‎Transport),‏ ‎являются ‎любимыми‏ ‎для ‎умных ‎больниц ‎из-за ‎их‏ ‎облегчённого ‎протокола‏ ‎связи.

MediHunt‏ ‎— ‎это ‎платформа‏ ‎автоматической ‎сетевой‏ ‎криминалистики, ‎предназначенная ‎для ‎обнаружения‏ ‎атак‏ ‎на ‎сетевой‏ ‎трафик ‎в‏ ‎сетях ‎MQTT ‎в ‎режиме ‎реального‏ ‎времени.‏ ‎Она ‎использует‏ ‎модели ‎машинного‏ ‎обучения ‎для ‎расширения ‎возможностей ‎обнаружения‏ ‎и‏ ‎подходит‏ ‎для ‎развёртывания‏ ‎на ‎устройствах‏ ‎MIoT ‎с‏ ‎ограниченными‏ ‎ресурсами. ‎Потому‏ ‎что, ‎естественно, ‎именно ‎из-за ‎этого‏ ‎мы ‎все‏ ‎потеряли‏ ‎сон.

Эти ‎аспекты ‎—‏ ‎отличная ‎почва‏ ‎для ‎подробного ‎обсуждения ‎фреймворка,‏ ‎его‏ ‎экспериментальной ‎установки‏ ‎и ‎оценки.‏ ‎Вам ‎уже ‎не ‎терпится ‎погрузиться‏ ‎в‏ ‎эти ‎захватывающие‏ ‎подробности?

-------

В ‎документе‏ ‎рассматривается ‎необходимость ‎надёжной ‎сетевой ‎криминалистики‏ ‎в‏ ‎медицинских‏ ‎средах ‎Интернета‏ ‎вещей ‎(MIoT),‏ ‎особенно ‎с‏ ‎упором‏ ‎на ‎сети‏ ‎MQTT. ‎Эти ‎сети ‎обычно ‎используются‏ ‎в ‎интеллектуальных‏ ‎больничных‏ ‎средах ‎благодаря ‎их‏ ‎облегчённому ‎протоколу‏ ‎связи. ‎Освещаются ‎проблемы ‎обеспечения‏ ‎безопасности‏ ‎устройств ‎MIoT,‏ ‎которые ‎часто‏ ‎ограничены ‎в ‎ресурсах ‎и ‎обладают‏ ‎ограниченной‏ ‎вычислительной ‎мощностью.‏ ‎В ‎качестве‏ ‎серьёзной ‎проблемы ‎упоминается ‎отсутствие ‎общедоступных‏ ‎потоковых‏ ‎наборов‏ ‎данных, ‎специфичных‏ ‎для ‎MQTT,‏ ‎для ‎обучения‏ ‎систем‏ ‎обнаружения ‎атак.

MediHunt‏ ‎как ‎решение ‎для ‎автоматизированной ‎сетевой‏ ‎криминалистики, ‎предназначенное‏ ‎для‏ ‎обнаружения ‎атак ‎на‏ ‎основе ‎сетевого‏ ‎трафика ‎в ‎сетях ‎MQTT‏ ‎в‏ ‎режиме ‎реального‏ ‎времени. ‎Его‏ ‎цель ‎— ‎предоставить ‎комплексное ‎решение‏ ‎для‏ ‎сбора ‎данных,‏ ‎анализа, ‎обнаружения‏ ‎атак, ‎представления ‎и ‎сохранения ‎доказательств.‏ ‎Он‏ ‎разработан‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎различных ‎уровней‏ ‎TCP ‎/‏ ‎IP‏ ‎и ‎атак‏ ‎прикладного ‎уровня ‎в ‎сетях ‎MQTT‏ ‎и ‎использует‏ ‎модели‏ ‎машинного ‎обучения ‎для‏ ‎расширения ‎возможностей‏ ‎обнаружения ‎и ‎подходит ‎для‏ ‎развёртывания‏ ‎на ‎устройствах‏ ‎MIoT ‎с‏ ‎ограниченными ‎ресурсами.

Преимущества

📌 Обнаружение ‎атак ‎в ‎режиме‏ ‎реального‏ ‎времени: MediHunt ‎предназначен‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎атак ‎на ‎основе ‎сетевого ‎трафика‏ ‎в‏ ‎режиме‏ ‎реального ‎времени‏ ‎для ‎уменьшения‏ ‎потенциального ‎ущерба‏ ‎и‏ ‎обеспечения ‎безопасности‏ ‎сред ‎MIoT.

📌 Комплексные ‎возможности ‎криминалистики: Платформа ‎предоставляет‏ ‎комплексное ‎решение‏ ‎для‏ ‎сбора ‎данных, ‎анализа,‏ ‎обнаружения ‎атак,‏ ‎представления ‎и ‎сохранения ‎доказательств.‏ ‎Это‏ ‎делает ‎его‏ ‎надёжным ‎инструментом‏ ‎сетевой ‎криминалистики ‎в ‎средах ‎MIoT.

📌 Интеграция‏ ‎с‏ ‎машинным ‎обучением:‏ ‎Используя ‎модели‏ ‎машинного ‎обучения, ‎MediHunt ‎расширяет ‎свои‏ ‎возможности‏ ‎обнаружения.‏ ‎Использование ‎пользовательского‏ ‎набора ‎данных,‏ ‎который ‎включает‏ ‎данные‏ ‎о ‎потоках‏ ‎как ‎для ‎атак ‎уровня ‎TCP/IP,‏ ‎так ‎и‏ ‎для‏ ‎атак ‎прикладного ‎уровня,‏ ‎позволяет ‎более‏ ‎точно ‎и ‎эффективно ‎обнаруживать‏ ‎широкий‏ ‎спектр ‎кибератак.

📌 Высокая‏ ‎производительность: ‎решение‏ ‎показало ‎высокую ‎производительность, ‎получив ‎баллы‏ ‎F1‏ ‎и ‎точность‏ ‎обнаружения, ‎превышающую‏ ‎0,99 ‎и ‎указывает ‎на ‎то,‏ ‎что‏ ‎она‏ ‎обладает ‎высокой‏ ‎надёжностью ‎при‏ ‎обнаружении ‎атак‏ ‎на‏ ‎сети ‎MQTT.

📌 Эффективность‏ ‎использования ‎ресурсов: ‎несмотря ‎на ‎свои‏ ‎широкие ‎возможности,‏ ‎MediHunt‏ ‎разработан ‎с ‎учётом‏ ‎экономии ‎ресурсов,‏ ‎что ‎делает ‎его ‎подходящим‏ ‎для‏ ‎развёртывания ‎на‏ ‎устройствах ‎MIoT‏ ‎с ‎ограниченными ‎ресурсами ‎(raspberry ‎Pi).

Недостатки

📌 Ограничения‏ ‎набора‏ ‎данных: хотя ‎MediHunt‏ ‎использует ‎пользовательский‏ ‎набор ‎данных ‎для ‎обучения ‎своих‏ ‎моделей‏ ‎машинного‏ ‎обучения, ‎создание‏ ‎и ‎обслуживание‏ ‎таких ‎наборов‏ ‎данных‏ ‎может ‎быть‏ ‎сложной ‎задачей. ‎Набор ‎данных ‎необходимо‏ ‎регулярно ‎обновлять,‏ ‎чтобы‏ ‎охватывать ‎новые ‎и‏ ‎зарождающиеся ‎сценарии‏ ‎атак.

📌 Ограничения ‎ресурсов: ‎хотя ‎MediHunt‏ ‎разработан‏ ‎с ‎учётом‏ ‎экономии ‎ресурсов,‏ ‎ограничения, ‎присущие ‎устройствам ‎MIoT, ‎такие‏ ‎как‏ ‎ограниченная ‎вычислительная‏ ‎мощность ‎и‏ ‎память, ‎все ‎ещё ‎могут ‎создавать‏ ‎проблемы.‏ ‎Обеспечить‏ ‎бесперебойную ‎работу‏ ‎фреймворка ‎на‏ ‎этих ‎устройствах‏ ‎без‏ ‎ущерба ‎для‏ ‎их ‎основных ‎функций ‎может ‎быть‏ ‎непросто.

📌 Сложность ‎реализации:‏ ‎Внедрение‏ ‎и ‎поддержка ‎платформы‏ ‎сетевой ‎криминалистики‏ ‎на ‎основе ‎машинного ‎обучения‏ ‎может‏ ‎быть ‎сложной‏ ‎задачей. ‎Это‏ ‎требует ‎опыта ‎в ‎области ‎кибербезопасности‏ ‎и‏ ‎машинного ‎обучения,‏ ‎который ‎может‏ ‎быть ‎доступен ‎не ‎во ‎всех‏ ‎медицинских‏ ‎учреждениях.

📌 Зависимость‏ ‎от ‎моделей‏ ‎машинного ‎обучения:‏ ‎Эффективность ‎MediHunt‏ ‎в‏ ‎значительной ‎степени‏ ‎зависит ‎от ‎точности ‎и ‎надёжности‏ ‎его ‎моделей‏ ‎машинного‏ ‎обучения. ‎Эти ‎модели‏ ‎необходимо ‎обучать‏ ‎на ‎высококачественных ‎данных ‎и‏ ‎регулярно‏ ‎обновлять, ‎чтобы‏ ‎они ‎оставались‏ ‎эффективными ‎против ‎новых ‎типов ‎атак.

📌 Проблемы‏ ‎с‏ ‎масштабируемостью: ‎хотя‏ ‎платформа ‎подходит‏ ‎для ‎небольших ‎развёртываний ‎на ‎устройствах‏ ‎типа‏ ‎Raspberry‏ ‎Pi, ‎ее‏ ‎масштабирование ‎до‏ ‎более ‎крупных‏ ‎и‏ ‎сложных ‎сред‏ ‎MIoT ‎может ‎вызвать ‎дополнительные ‎проблемы.‏ ‎Обеспечение ‎стабильной‏ ‎производительности‏ ‎и ‎надёжности ‎в‏ ‎более ‎крупной‏ ‎сети ‎устройств ‎может ‎быть‏ ‎затруднено

Подробный‏ ‎разбор

MediHunt [RU].pdf

530,79 KB

Скачать