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隨著勒索軟件和世界各地其他網絡攻擊的增加，系統(tǒng)運營商更加擔心復雜的 "虛假數據注入 "攻擊，即黑客向其提供虛假的數據，欺騙電腦系統(tǒng)和人員，使其認為操作正常。然后，攻擊者擾亂了工廠關鍵機器的功能，導致其運行不良或故障。當安全人員意識到他們被欺騙時，為時已晚，造成了災難性的后果。
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普渡大學的Hany Abdel-Khalik想出了一個強有力的對策：使運行這些網絡物理系統(tǒng)的計算機模型具有自我意識和自我修復能力。利用這些系統(tǒng)數據流中的背景噪音，Abdel-Khalik和他的學生嵌入了無形的、不斷變化的、一次性使用的信號，將被動的組件變成主動的觀察者。即使攻擊者擁有一個完美的系統(tǒng)模型副本，任何試圖引入偽造數據的行為都會被系統(tǒng)本身立即發(fā)現并拒絕，不需要人類的回應。
今天，能源、水和制造業(yè)的關鍵基礎設施系統(tǒng)都使用先進的計算技術，包括機器學習、預測分析和人工智能。員工們使用這些模型來監(jiān)測其機器的讀數，并驗證它們是否在正常范圍內，即所謂的"數字雙胞胎"。數據監(jiān)測模型的重復模擬，幫助系統(tǒng)操作員確定何時出現真正的錯誤。但是，用于控制核反應堆和其他關鍵基礎設施的模擬器很容易地獲得。還有一個常年存在的風險是，系統(tǒng)內部的某個人，如果能夠接觸到控制模型及其數字孿生體，就可以嘗試進行偷襲。
為了挫敗這種策略，Abdel-Khalik和核工程專業(yè)三年級的研究生Arvind Sundaram找到了一種方法，將信號隱藏在系統(tǒng)不可觀察的"噪聲空間"中?？刂颇Ｐ鸵幚沓汕先f個不同的數據變量，但其中只有一小部分實際用于影響模型輸出和預測的核心計算。通過稍微改變這些非必要的變量，他們的算法產生了一個信號，這樣系統(tǒng)的各個組成部分就可以驗證進來數據的真實性并作出相應的反應。
當前標題：研究人員為關鍵基礎設施系統(tǒng)創(chuàng)建自我意識以抵御黑客攻擊
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