Применение кибербезопасности в инновациях для «умных городов»: аспект искусственного интеллекта

Инфраструктура «умного города» и искусственный интеллект обеспечивают беспрецедентную оптимизацию городской среды, одновременно создавая значительные проблемы кибербезопасности. В данном исследовании рассматриваются технологически продвинутые методы кибербезопасности на основе ИИ для экосистем «умных городов». Представлены передовые модели машинного обучения для обнаружения угроз, проведены всесторонние экспериментальные оценки с использованием как реальных, так и синтетических наборов данных и предложена инновационная иерархическая структура безопасности ИИ. Смоделирован «умный город», включающий более 50 000 узлов IoT, и показано, что ансамблевая система ИИ снижает количество ложных срабатываний на 67%, одновременно выявляя новые киберугрозы с точностью 99,2%. Тестирование с использованием состязательных атак выявило недостатки моделей безопасности ИИ, поскольку состязательные атаки снижают точность обнаружения на 42%. Рекомендуется использовать обучение с использованием состязательных атак и федеративное обучение в качестве защитных мер. Важным результатом работы является предложенная классификация угроз кибербезопасности ИИ в «умных городах», надежная и масштабируемая архитектура безопасности ИИ со спецификой реализации, а также всесторонняя эмпирическая оценка представленной структуры безопасности в различных сценариях атак и реализация с открытым исходным кодом. Данное исследование показывает, что устойчивые цифровые изменения в городских районах требуют многогранного адаптивного подхода, включающего понятный ИИ и методы, обеспечивающие конфиденциальность, несмотря на значительные улучшения, которые ИИ вносит в безопасность умных городов.