8 ian. 2024

Amenințările Persistente Avansate în securitatea cibernetică

de Nicolae Sfetcu | postat în: Arhiva, Numărul 1, Securitate cibernetică, Volumul 3 | 0

Sfetcu, Nicolae (2024), Amenințările Persistente Avansate în securitatea cibernetică, IT & C, 3:1, 65-74, DOI: 10.58679/IT35506, https://www.internetmobile.ro/amenintarile-persistente-avansate-in-securitatea-cibernetica/

Advanced Persistent Threats in Cyber Security

Abstract

Advanced persistent threats are a class of cyber threats that pose a significant challenge to organizations and nations around the world. They are known for their advanced tactics, techniques, and procedures, as well as their ability to infiltrate and operate persistently on target systems for long periods of time. Advanced persistent threats are characterized by persistence (remaining undetected in a target environment for long periods, sometimes even years), pinpoint targeting (selective, tailoring their attacks to the vulnerabilities or weaknesses of targets), and sophistication (advanced and cutting-edge techniques generation, some even innovative, often using zero-day exploits, social engineering and other sophisticated methods).

Keywords: Advanced Persistent Threats, cyber security, cyber threats, cyber warfare, multi-stage attacks

Rezumat

Amenințările persistente avansate sunt o clasă de amenințări cibernetice care reprezintă o provocare semnificativă pentru organizații și națiuni din întreaga lume. Ele sunt cunoscute pentru tacticile, tehnicile și procedurile lor avansate, precum și pentru capacitatea lor de a se infiltra și de a opera în mod persistent în sistemele țintă pentru perioade îndelungate. Amenințările persistente avansate se remarcă prin persistenţă (rămân nedetectate într-un mediu țintă pentru perioade lungi, uneori chiar ani), țintire punctuală (selective, personalizându-și atacurile pentru vulnerabilitățile sau punctele slabe ale țintelor), și rafinament (tehnici avansate și de ultimă generație, unele chiar inovative, utilizând adesea exploatări zero-day, inginerie socială și alte metode sofisticate).

Cuvinte cheie: Amenințări Persistente Avansate, securitatea cibernetică, amenințări cibernetice, război cibernetic, multi-stage attacks

IT & C, Volumul 3, Numărul 1, Martie 2024, pp. 65-74
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT35506
URL: https://www.internetmobile.ro/amenintarile-persistente-avansate-in-securitatea-cibernetica/
© 2024 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

Amenințările Persistente Avansate în securitatea cibernetică

Ing. fiz. Nicolae SFETCU[1], MPhil

nicolae@sfetcu.com

[1] Cercetător – Academia Română – Comitetul Român de Istoria și Filosofia Științei și Tehnicii (CRIFST), Divizia de Istoria Științei (DIS), ORCID: 0000-0002-0162-9973

Introducere

Amenințările persistente avansate (APT) sunt o clasă de amenințări cibernetice care reprezintă o provocare semnificativă pentru organizații și națiuni din întreaga lume. Ele sunt cunoscute pentru tacticile, tehnicile și procedurile lor avansate, precum și pentru capacitatea lor de a se infiltra și de a opera în mod persistent în sistemele țintă pentru perioade îndelungate.

APT sunt coordonate de obicei de un stat sau un grup sponsorizat de stat [1][2]. Motivațiile acestor actori de amenințare sunt de obicei de spionaj militar, geopolitice sau economice[3]. Aceste sectoare vizate includ guvernul, apărarea, serviciile financiare, serviciile juridice, industria, telecomunicațiile, bunurile de larg consum și multe altele[4].

„Timpul de contact” mediu, în care un atac APT trece nedetectat, a fost în medie în 2018 de 71 de zile în America de Nord, 177 de zile în EMEA, și 204 zile în APAC[5].

Amenințările persistente avansate combină o varietate de forme diferite de atac, de la inginerie socială la exploatări tehnice. În general în APT se folosesc vectori tradiționali de spionaj[6], inclusiv ingineria socială, inteligența umană și infiltrarea, pentru atacurile în rețea, instalând programe malware personalizate (software rău intenționat)[7]. Diversitatea și discreția APT le transformă într-o problemă centrală a securității sistemelor cibernetice, datorită caracterului asimetric al atacurilor, apelându-se adesea la teoria jocurilor pentru modelarea conflictului folosind jocuri matrice ca instrument de atenuare a riscurilor. Modelele APT teoretice ale jocurilor pot fi derivate direct din analiza vulnerabilității topologice, împreună cu evaluările riscurilor, în conformitate cu standardele comune de management al riscului, cum ar fi familia ISO 31000[8].

Creșterea eterogenității, conectivității și deschiderii sistemelor informaționale permit accesul într-un sistem prin multiple căi diferite. Pentru a asigura securitatea, se folosesc instrumente și tehnici semi-automatizate pentru a detecta și a atenua vulnerabilitățile, dar astfel de atacuri se adaptează rapid la aceste . configurații, astfel încât să rămână „sub radar”. Contramăsurile au o latență mai mare, fiind ineficiente pentru schimbări bruște ale strategiilor de atac ale unui adversar invizibil[9].

Amenințările persistente avansate au apărut ca o versiune nouă și complexă a atacurilor în mai multe etape (multi-stage attacks, MSA)[10], în condițiile în care sistemele actuale de detectare a APT se concentrează mai degrabă pe apariția alertelor de detectare, decât pe prezicerea amenințărilor[11]. Prognoza etapelor APT nu numai că dezvăluie ciclul de viață APT în stadiile sale incipiente, dar ajută și la înțelegerea strategiilor și obiectivelor atacatorului. În plus, Internetul obiectelor (IoT) face ca dispozitivele conectate la internet să devină ținte ușoare pentru atacurile cibernetice[12]. Costul global al criminalității cibernetice a atins 600 de miliarde de dolari în 2018, conform unui raport McAfee[13].

Pentru a contracara atacurile cibernetice, analiștii folosesc de obicei sisteme de detectare a intruziunilor (Intrusion Detection Systems, IDS) prin potrivirea tiparelor de atacuri cunoscute (bazate pe semnături, prin compararea datelor cu o bază de date care conține o listă de semnături de atac cunoscute) sau observarea anomaliilor (abaterea de la un profil de referință)[14].Obiectivul vizat al APT este spionajul și exfiltrarea datelor. Atacul poate dura săptămâni sau ani, cu perioade foarte lungi între etapele atacului. făcând dificilă detectarea acestuia prin corelarea mai multor alerte în timpul ciclului de viață a APT[15]. Metodele tradiționale de potrivire a modelelor sunt ineficiente în cazul APT, întrucât nu există un tipar al ordinei și frecvențelor dintre etape, din cauza limitărilor tehnice ale mecanismelor statice ale instituției atacate sau a utilizării de către atacator a unor tehnici noi și dinamice. Un APT se desfășoară în mai multe etape, cu privilegii, informații și resurse cumulate ale atacatorului la fiecare etapă.

În 76% din organizațiile afectate de APT, software-ul antivirus și sistemele de detectare a amenințărilor au fost ineficiente. În cadrul conferinței Infosecurity Europe 2011, APT au fost incluse printre cele mai mari amenințări cibernetice ale lumii moderne[16]. Conform unui raport Deloitte[17], factorii cheie în combaterea APT sunt: evaluarea constantă a riscurilor, o securitate ofensivă, și instruirea personalului[18].

Definiții

Un atac cibernetic obișnuit vizează exploatarea vulnerabilităților pentru a sustrage datele unor firme[19], determinând daune ne-critice. Un APT dispune de mult mai multe resurse și se concentrează asupra organizațiilor mari și instituțiilor guvernamentale, provocând daune grave, chiar critice.

Mulți consideră că termenul de APT este supraîncărcat, deoarece diferiți oameni se referă la el ca fiind lucruri diferite. Definiția dată de Institutul Național de Standarde și Tehnologie din SUA (NIST) afirmă că o APT este[20]:

„Un adversar care posedă niveluri sofisticate de expertiză și resurse semnificative care îi permit să creeze oportunități de a-și atinge obiectivele prin folosirea de mulți vectori de atac (de exemplu, cibernetic, fizic și înșelăciune). Aceste obiective includ, de obicei, stabilirea și extinderea punctelor de sprijin în cadrul infrastructurii tehnologiei informaționale a organizațiilor vizate în scopul extragerii de informații, subminarea sau împiedicarea aspectelor critice ale unei misiuni, program sau organizație; sau poziționându-se pentru a îndeplini aceste obiective în viitor. Amenințarea persistentă avansată: (i) își urmărește obiectivele în mod repetat pe o perioadă lungă de timp; (ii) se adaptează la eforturile apărătorilor de a-i rezista; și (iii) este decisă să mențină nivelul de interacțiune necesar pentru a-și îndeplini obiectivele”.

Principalele trăsături ale unei APT rezultă chiar din numele său:

Amenințare – APT au atât capacitate, cât și intenție, fiind executate prin acțiuni coordonate, cu personal calificat, motivat, organizat și bine finanțat[21][22].
Persistență – Atacatorii folosesc o abordare „scăzută și lentă” în cadrul unei strategii coerente; dacă pierd accesul la ținta lor, vor încerca din nou să îl obțină. Obiectivele lor sunt de a menține accesul pe termen lung[23][24].
Avansată – Atacatorii dispun de un spectru larg de tehnici și instrumente de ultimă generație, unele chiar inovative, putând include și componente disponibile în mod obișnuit. Ei încearcă de obicei să stabilească mai multe puncte de intrare în rețelele vizate, și combină mai multe metode, instrumente și tehnici pentru a-și atinge obiectivele, a menține accesul și a compromite ținta[25][26].

Specificitatea APT le permite să păstreze accesul chiar dacă activitatea rău intenționată este descoperită și este declanșat un răspuns la incident permițând apărătorilor securității cibernetice să închidă un compromis.

Istoria

Atacuri asupra securității cibernetice prin mesaje email direcționate, combinate cu ingineria socială și folosind troieni pentru a exfiltra informații, au fost folosite încă la începutul anilor 1990, fiind făcute cunoscute de CERT din Marea Britanie și SUA în 2005. Termenul „amenințare persistentă avansată” (Advanced Persistent Threat, APT) a fost folosit pentru prima dată în Forțele Aeriene ale Statelor Unite în 2006[27], de către colonelul Greg Rattray[28].

Prin proiectul Stuxnet, SUA a vizat hardware-ul computerului programului nuclear al Iranului, este un exemplu de atac APT[29].

PC World a raportat o creștere a APT cu 81% din 2010 până în 2011. Mai multe țări au folosit spațiul cibernetic pentru a colecta informații prin APT[30], prin grupuri afiliate sau agenți ai guvernelor statelor suverane[31].

Un studiu Bell Canada a descoperit prezența pe scară largă a APT în guvernul canadian și în infrastructura critică, atacurile fiind atribuite actorilor chinezi și ruși[32].

Google, Adobe Systems, Juniper Networks și Symantec au fost victime ale unui atac APT numit Operațiunea Aurora[33].

O serie de atacuri în sectoarele militar, financiar, energetic, nuclear, educație, aerospațial, telecomunicații, chimie și guvern au fost raportate în 2011[34]. Dintre atacurile APT cele mai mediatizate fac parte Stuxnet, Breșa RAS, Operațiunea Aurora, Duqu, Operațiunea Ke3chang, Flame, Snow Man, Red October și Mini duke, cu atacuri mai recente malware Ratankba, ActiveX etc.[35]. Obiectivele obișnuite ale acestora sunt spionajul cibernetic cu interese în securitate națională și sabotarea infrastructurilor strategice.Atacurile folosesc dispozitive hardware și instrumente software, cu o abordare sistematică care se bazează adesea pe ingineria socială ca principal mecanism de obținere a accesului și exploatări zero-day[36].

Industroyer, un cadru de malware care a fost descoperit în 2016, a vizat rețeaua electrică din capitala Ucrainei, determinând o întrerupere a curentului pe termen scurt în acea zonă[37].

Caracteristici

Amenințările persistente avansate se remarcă prin persistenţă (rămân nedetectate într-un mediu țintă pentru perioade lungi, uneori chiar ani), țintire punctuală (selective, personalizându-și atacurile pentru vulnerabilitățile sau punctele slabe ale țintelor), și rafinament (tehnici avansate și de ultimă generație, unele chiar inovative, utilizând adesea exploatări zero-day, inginerie socială și alte metode sofisticate).

Caracteristicile distinctive ale APT sunt[38]:

Ținte specifice și obiective clare. Țintele atacurilor APT sunt punctuale, de obicei guverne, organizații sau armatele unor țări, limitându-și raza de atac. Scopul lor este, în mare parte, beneficii strategice în securitatea națională și obținerea de informații secrete.

Atacatori experți, organizați și cu resurse mari. Atacatorii sunt de obicei hackeri pricepuți, lucrând coordonat, angajați într-o unitate cibernetică guvernamentală/militară[39] sau mercenari cibernetici, pregătiți să activeze pe perioade lungi de timp și să exploateze vulnerabilități zero-day. Uneori pot opera chiar cu sprijinul serviciilor de informații militare sau de stat.

Atacuri pe termen lung și, dacă e cazul, cu încercări repetate. Campaniile APT rămâne nedetectate timp de câteva luni sau ani. Actorii APT își adaptează permanent eforturile la condițiile în schimbare sau pentru a depăși o anumită dificultate.

Tehnici ascunse și evazive. Atacurile APT au capacitatea de a rămâne nedetectate, ascunzându-se în traficul din rețea și interacționând minimal, doar pentru a atinge obiectivele definite. Pot folosi exploit zero-day pentru a evita detectarea bazată pe semnătură, și criptarea pentru a induce în eroare traficului de rețea.

	Atacurile tradiționale	Atacurile APT
Atacator	În mare parte persoană singură	Grup foarte organizat, sofisticat, hotărât și bine dotat cu resurse
Ţintă	Nespecificate, majoritatea sistemelor individuale	Organizații specifice, instituții guvernamentale, întreprinderi comerciale
Scop	Beneficii financiare, demonstrarea abilităților	Avantaje competitive, beneficii strategice
Abordare	O singură rulare, „sparge și apucă”, perioadă scurtă	Încercări repetate, rămâne scăzut și lent, se adaptează pentru a rezista apărării, pe termen lung

Tabelul 1: Comparația atacurilor tradiționale și APT. Sursa[40]

Concluzie

Într-o eră în care amenințările cibernetice evoluează continuu, înțelegerea și apărarea împotriva APT este crucială pentru organizații și națiuni. APT reprezintă o provocare persistentă și formidabilă, dar este posibilă îmbunătățirea securității cibernetice și reducerea riscului de incidente legate de APT.

Monitorizarea și eliminarea amenințărilor persistente avansate necesită o abordare cu mai multe fațete care combină soluții tehnologice, conștientizarea angajaților și colaborarea internațională. Pe măsură ce aceste amenințări continuă să evolueze, organizațiile trebuie să rămână vigilente, să își adapteze strategiile de securitate cibernetică și să investească în tehnologii inovatoare pentru a se proteja împotriva naturii persistente și sofisticate a APT.

Bibliografie

Adelaiye, Oluwasegun, Aminat Ajibola, și Faki Silas. 2019. „Evaluating Advanced Persistent Threats Mitigation Effects: A Review”, februarie.
Arntz, Pieter. 2016. „Explained: Advanced Persistent Threat (APT) | Malwarebytes Labs”. Malwarebytes. 25 iulie 2016. https://www.malwarebytes.com/blog/news/2016/07/explained-advanced-persistent-threat-apt/.
Chen, Ping, Lieven Desmet, și Christophe Huygens. 2014. „A Study on Advanced Persistent Threats”. În Communications and Multimedia Security, ediție de Bart De Decker și André Zúquete, 63–72. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-44885-4_5.
Cisco. 2023. „What Is an Advanced Persistent Threat (APT)?” Cisco. 2023. https://www.cisco.com/c/en/us/products/security/advanced-persistent-threat.html.
Cole, Eric. 2013. Advanced Persistent Threat: Understanding the Danger and How to Protect Your Organization. Syngress.
Daly, Michael K. 2009. „The Advanced Persistent Threat (or Informa5onized Force Opera5ons)”. https://www.usenix.org/legacy/event/lisa09/tech/slides/daly.pdf.
Deloitte. 2016. „Cyber Espionage – The harsh reality of advanced security threats”. https://indianstrategicknowledgeonline.com/web/us_aers_cyber_espionage_07292011.pdf.
FireEye. 2019. „Cyber Threats to the Financial Services and Insurance Industries”. https://web.archive.org/web/20190811091624/https://www.fireeye.com/content/dam/fireeye-www/solutions/pdfs/ib-finance.pdf.
Ghafir, Ibrahim, Konstantinos Kyriakopoulos, Francisco Aparicio-Navarro, S. Lambotharan, Basil AsSadhan, și Hamad BinSalleeh. 2018. „A Basic Probability Assignment Methodology for Unsupervised Wireless Intrusion Detection”. IEEE Access PP (iulie): 40008–23. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2855078.
Ghafir, Ibrahim, Konstantinos G. Kyriakopoulos, Sangarapillai Lambotharan, Francisco J. Aparicio-Navarro, Basil Assadhan, Hamad Binsalleeh, și Diab M. Diab. 2019. „Hidden Markov Models and Alert Correlations for the Prediction of Advanced Persistent Threats”. IEEE Access 7: 99508–20. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2930200.
Ghafir, Ibrahim, și Vaclav Prenosil. 2014. „Advanced Persistent Threat Attack Detection: An Overview”. International Journal Of Advances In Computer Networks And Its Security, decembrie, 154.
Grow, Brian, Keith Epstein, și Chi-Chu Tschang. 2008. „The New E-spionage Threat”. BusinessWeek. https://web.archive.org/web/20110418080952/http://www.businessweek.com/magazine/content/08_16/b4080032218430.htm.
Holland, Rick. 2013. „Introducing Forrester’s Cyber Threat Intelligence Research”. 2013. https://web.archive.org/web/20140415054512/http://blogs.forrester.com/rick_holland/13-02-14-introducing_forresters_cyber_threat_intelligence_research.
IT Governance. 2023. „Advanced Persistent Threats (APTs)”. 2023. https://itgovernance.co.uk/advanced-persistent-threats-apt.
Kaspersky. 2023. „What Is an Advanced Persistent Threat (APT)?” www.kaspersky.com. 19 aprilie 2023. https://www.kaspersky.com/resource-center/definitions/advanced-persistent-threats.
Kyriakopoulos, Kostas, Francisco J. Aparicio-Navarro, Ibrahim Ghafir, Sangarapillai Lambotharan, și Jonathon Chambers. 2018. Multi-stage attack detection using contextual information. Loughborough University. https://doi.org/10.1109/MILCOM.2018.8599708′].
Maloney, Sarah. 2018. „What Is an Advanced Persistent Threat (APT)?” 2018. https://www.cybereason.com/blog/advanced-persistent-threat-apt.
Mandiant. 2013. „APT1 | Exposing One of China’s Cyber Espionage Units”. Mandiant. 2013. https://www.mandiant.com/resources/reports/apt1-exposing-one-chinas-cyber-espionage-units.
———. 2021. „Today’s Top Cyber Trends & Attacks Insights | M-Trends 2021”. Mandiant. 2021. https://www.mandiant.com/resources/reports/m-trends-2021.
Matthews, Tim. 2019. „Operation Aurora – 2010’s Major Breach by Chinese Hackers”. Exabeam. 8 ianuarie 2019. https://www.exabeam.com/information-security/operation-aurora/.
McAfee. 2018. „The Economic Impact of Cybercrime No Slowing Down.” https://csis-website-prod.s3.amazonaws.com/s3fs-public/publication/economic-impact-cybercrime.pdf.
McMahon, Dave, și Rafal Rohozinski. 2013. „The Dark Space Project: Defence R&D Canada – Centre for Security Science Contractor Report DRDC CSS CR 2013-007”.
NIST, Initiative Joint Task Force Transformation. 2011. „Managing Information Security Risk: Organization, Mission, and Information System View”. NIST Special Publication (SP) 800-39. National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-39.
Rass, Stefan, Sandra König, și Stefan Schauer. 2017. „Defending Against Advanced Persistent Threats Using Game-Theory”. PLOS ONE 12 (1): e0168675. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0168675.
Rot, Artur. 2009. „Enterprise Information Technology Security: Risk Management Perspective”. Lecture Notes in Engineering and Computer Science 2179 (octombrie).
Rot, Artur, și Bogusław Olszewski. 2017. Advanced Persistent Threats Attacks in Cyberspace. Threats, Vulnerabilities, Methods of Protection. https://doi.org/10.15439/2017F488.
SANS. 2013. „Assessing Outbound Traffic to Uncover Advanced Persistent Threat”. SANS Technology Institute.
Santoro, Diego, Gines Escudero-Andreu, Kostas Kyriakopoulos, Francisco J. Aparicio-Navarro, David J. Parish, și M. Vadursi. 2017. „A hybrid intrusion detection system for virtual jamming attacks on wireless networks”, ianuarie, 79–87. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.05.034′].
Symantec. 2018. „Advanced Persistent Threats: A Symantec Perspective”. https://web.archive.org/web/20180508161501/https://www.symantec.com/content/en/us/enterprise/white_papers/b-advanced_persistent_threats_WP_21215957.en-us.pdf.
Tollefson, Rodika. 2020. „ICS/SCADA Malware Threats | Infosec”. 2020. https://resources.infosecinstitute.com/topics/scada-ics-security/ics-scada-malware-threats/.
Virvilis, Nikos, și Dimitris Gritzalis. 2013. „The Big Four – What We Did Wrong in Advanced Persistent Threat Detection?” În 2013 International Conference on Availability, Reliability and Security, 248–54. https://doi.org/10.1109/ARES.2013.32.
Wang, Yuan, Yongjun Wang, Jing Liu, Zhijian Huang, și Peidai Xie. 2016. A Survey of Game Theoretic Methods for Cyber Security. https://doi.org/10.1109/DSC.2016.90.
Xu, Lei, Chunxiao Jiang, Jian Wang, Yong Ren, Jian Yuan, și Mohsen Guizani. 2015. „Game theoretic data privacy preservation: Equilibrium and pricing”. În 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC), 7071–76. https://doi.org/10.1109/ICC.2015.7249454.

Note

[1] (Kaspersky 2023)

[2] (Cisco 2023)

[3] (Cole 2013)

[4] (FireEye 2019)

[5] (Mandiant 2021)

[6] (Ghafir și Prenosil 2014)

[7] (Symantec 2018)

[8] (Rass, König, și Schauer 2017)

[9] (Rass, König, și Schauer 2017)

[10] (Kyriakopoulos et al. 2018)

[11] (Ghafir et al. 2019)

[12] (Ghafir et al. 2018)

[13] (McAfee 2018)

[14] (Santoro et al. 2017)

[15] (Mandiant 2013)

[16] (Rot și Olszewski 2017)

[17] (Deloitte 2016)

[18] (Rot 2009)

[19] (Chen, Desmet, și Huygens 2014)

[20] (NIST 2011)

[21] (Maloney 2018)

[22] (IT Governance 2023)

[23] (IT Governance 2023)

[24] (Arntz 2016)

[25] (Maloney 2018)

[26] (Arntz 2016)

[27] (SANS 2013)

[28] (Holland 2013)

[29] (Virvilis și Gritzalis 2013)

[30] (Grow, Epstein, și Tschang 2008)

[31] (Daly 2009)

[32] (McMahon și Rohozinski 2013)

[33] (Matthews 2019)

[34] (Wang et al. 2016)

[35] (Xu et al. 2015)

[36] (Adelaiye, Ajibola, și Silas 2019)

[37] (Tollefson 2020)

[38] (Chen, Desmet, și Huygens 2014)

[39] (Mandiant 2013)

[40] (Chen, Desmet, și Huygens 2014)

Articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

4 ian. 2024

Securitatea cibernetică și războiul cibernetic

de Nicolae Sfetcu | postat în: Arhiva, Numărul 1, Securitate cibernetică, Volumul 3 | 0

Sfetcu, Nicolae (2024), Securitatea cibernetică și războiul cibernetic, IT & C, 3:1, 57-64, DOI: 10.58679/IT37085, https://www.internetmobile.ro/securitatea-cibernetica-si-razboiul-cibernetic/

Cyber Security and Cyber Warfare

Abstract

Cyber security is the totality of measures to protect computer systems and networks against attacks by malicious actors that can affect digital or physical assets, or the image of a person or organization, disrupt a certain activity or negatively influence a certain trend. The field of cyber security is in constant flux, adapting to the ever-changing digital landscape. Cyber warfare involves the use of state-level cyber attacks, causing damage comparable to actual warfare and/or disrupting enemy infrastructure and systems. The future of cyber security and cyber warfare remains uncertain. Emerging technologies such as quantum computing and artificial intelligence are expected to revolutionize both offensive and defensive capabilities. The global community must anticipate the evolving threat landscape and adapt its strategies accordingly.

Keywords: artificial intelligence, cyber security, cyber warfare, advanced persistent threats, quantum computing, escalation dilemma

Rezumat

Securitatea cibernetică reprezintă totalitatea măsurilor de protecție a sistemelor și rețelelor informatice împotriva atacurilor de către actori rău intenționați prin care se pot aduce atingere activelor digitale sau fizice, sau imaginii unei persoane sau organizație, se poate perturba o anumită activitate sau influența negativ o anumită tendință. Domeniul securității cibernetice este în flux constant, adaptându-se la peisaj digital în continuă schimbare. Războiul cibernetic implică utilizarea atacurilor cibernetice la nivel statal, provocând daune comparabile războiului real și/sau perturbând infrastructura și sistemele inamice. Viitorul securității cibernetice și al războiului cibernetic rămâne incert. Tehnologii emergente precum calculul cuantic și inteligența artificială se așteaptă să revoluționeze capabilitățile atât ofensiv cât și defensiv. Comunitatea globală trebuie să anticipeze evoluția peisajului amenințărilor și să-și adapteze strategiile în consecință.

Cuvinte cheie: inteligența artificială, securitatea cibernetică, războiul cibernetic, amenințări persistente avansate, calculul cuantic, dilema de escaladare

IT & C, Volumul 3, Numărul 1, Martie 2024, pp. 57-64
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT37085
URL: https://www.internetmobile.ro/securitatea-cibernetica-si-razboiul-cibernetic/
© 2024 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

Securitatea cibernetică și războiul cibernetic

Ing. fiz. Nicolae SFETCU[1], MPhil

nicolae@sfetcu.com

[1] Researcher – Romanian Academy – Romanian Committee of History and Philosophy of Science and Technology (CRIFST), Division of History of Science (DIS), ORCID: 0000-0002-0162-9973

Introducere

Războiul cibernetic implică utilizarea atacurilor cibernetice la nivel statal, provocând daune comparabile războiului real și/sau perturbând infrastructura și sistemele inamice[2].[

Securitatea cibernetică

Securitatea cibernetică a devenit o parte integrantă a societății moderne, odată cu revoluția digitală care ne afectează în mod semnificativ viața de zi cu zi, și este una dintre cele mai semnificative provocări ale lumii contemporane, datorită atât complexității sistemelor informaționale, cât și societății actuale. Pe măsură ce ne bazăm tot mai mult pe sisteme interconectate, nevoia de a ne proteja datele și infrastructura de amenințările cibernetice devin primordiale[3].

Securitatea cibernetică este un domeniu în continuă evoluție, care necesită adaptare continuă la noi provocări. Într-o lume condusă de tehnologie, salvgardarea activelor digitale și a infrastructura este primordială. Pentru a face față acestor provocări, detectarea amenințărilor avansate, educarea utilizatorilor și cooperarea internațională sunt componente cheie ale unei strategii eficiente de securitate cibernetică. Pe măsură ce navigăm în peisajul în evoluție al securității cibernetice, abordarea acestor probleme va fi esențială în securizarea noastră într-o lume interconectată.

Provocări în securitatea cibernetică

Progrese tehnologice rapide

Evoluția constantă a tehnologiei duce la noi vulnerabilități.
Criminalii cibernetici exploatează tehnologiile emergente în scopuri rău intenționate.
A ține pasul cu măsurile de securitate devine o sarcină descurajantă.

Diversitatea amenințărilor cibernetice[4]

Gama de amenințări cibernetice, inclusiv malware, ransomware, phishing și altele, ridică provocări semnificative.
Tehnicile de atac sofisticate evoluează continuu, făcând detectarea și prevenirea dificilă.

Eroarea umană și amenințările interne[5]

Oamenii rămân adesea veriga cea mai slabă în securitatea cibernetică.
Amenințările din interior, fie că sunt intenționate sau neintenționate, pot fi devastatoare.

Limitări de resurse

Bugetele și resursele limitate împiedică eforturile cuprinzătoare de securitate cibernetică.
Organizațiile mai mici sunt deosebit de vulnerabile la aceste constrângeri.

Provocări internaționale și geopolitice

Ciberspațiul nu cunoaște granițe, ceea ce duce la conflicte internaționale și geopolitice în domeniul digital.
Cooperarea internațională și diplomația cibernetică sunt esențiale.

Soluții în securitatea cibernetică

Detectarea amenințărilor avansate

Folosirea inteligenței artificiale și a învățării automate pentru detectarea amenințărilor în timp real.
Dezvoltarea de mecanisme proactive de informații privind amenințările pentru a anticipa atacurile.

Educația și conștientizarea utilizatorilor[6]

Instruirea angajaților să recunoască și să răspundă la amenințările cibernetice.
Promovarea unei culturi a securității cibernetice în organizații.

Autentificare multifactor (MFA)

Utilizarea MFA pentru a îmbunătăți autentificarea utilizatorilor.
Reducerea impactul parolelor furate sau slabe.

Reglementări de securitate cibernetică și conformitate[7]

Dezvoltarea și aplicarea de reglementări pentru a responsabiliza organizațiile în probleme de securitate cibernetică.
Măsuri obligatorii de protecție a datelor și raportarea incidentelor.

Cooperare internațională

Promovarea colaborării internaționale în abordarea amenințărilor cibernetice.
Dezvoltarea de norme și acorduri cibernetice pentru a reduce conflictele în spațiul cibernetic.

Războiul cibernetic

Taddeo a oferit următoarea definiție a războiului cibernetic, în 2012:

”Războiul bazat pe anumite utilizări ale TIC în cadrul unei strategii militare ofensive sau defensive susținute de un stat și care vizează perturbarea sau controlul imediat al resurselor inamicului și care se desfășoară în mediul informațional, cu agenți și ținte variind atât pe plan fizic. și domenii non-fizice și al căror nivel de violență poate varia în funcție de circumstanțe.” [8]

Securitatea cibernetică și războiul cibernetic au devenit aspecte esențiale într-o lume din ce în ce mai interconectată. Securitatea cibernetică (practica de salvgardare a sistemelor digitale și a datelor de activități rău intenționate), este indisolubil legată de războiul cibernetic, care implică utilizarea tehnologiilor digitale pentru a perturba, deteriora sau câștiga controlul asupra sistemelor informatice ale adversarilor. Granița dintre acestea două domenii este neclară, deoarece strategiile de securitate cibernetică au adesea dublă utilizare ca aplicații în războiul cibernetic și invers.

Securitatea cibernetică și războiul cibernetic sunt împletite într-o relație complexă care modelează lumea noastră digitală. Pe măsură ce amenințările cibernetice evoluează continuu, și statele-națiune se angajează în acțiuni cibernetice ofensive, nevoia de măsuri solide de securitate cibernetică și cooperare internațională este mai critică decât oricând. Pentru a naviga eficient în acest nexus complicat, părțile interesate trebuie să se adapteze continuu la natura dinamică a domeniului cibernetic, recunoscând că lupta digitală este la fel de importantă ca oricare câmpul de luptă fizic în secolul XXI.

În era digitală, peisajul amenințării evoluează constant, necesitând măsuri adaptive de securitate cibernetică. Amenințările cibernetice cuprind o gamă largă de activități, inclusiv furturi de date, atacuri malware, atacuri denial-of-service și inginerie socială. Aceste amenințări pot viza indivizi, organizații sau chiar națiuni întregi. Pe măsură ce amenințările cibernetice cresc în complexitate, la fel și provocarea de securizare a infrastructurii critice și a informațiilor sensibile.

Provocări în menținerea securității cibernetice

Peste 120 de țări au dezvoltat modalități de a apela la războiul cibernetic ca armă și de a viza piețele financiare, sistemele informatice guvernamentale și utilitățile. Acesta poate fi folosit pentru a sprijini războiul tradițional, sau în scop de spionaj și propagandă. Într-o lume interconectată, armele cibernetice au potențialul de a fi la fel de distructive ca cele tradiționale[9].

Amenințări persistente avansate (APT): APT sunt atacuri cibernetice sofisticate, pe termen lung, adesea conduse de state naționale sau grupuri bine finanțate. Detectarea și atenuarea APT este o provocare semnificativă, deoarece acestea folosesc tactici avansate pentru a se sustrage măsurilor tradiționale de securitate.

Factori umani: Eroarea umană, neglijența sau amenințările interne pot submina securitatea cibernetică. Abordarea acestor probleme necesită nu numai soluții tehnice dar și cultură organizațională și conștientizare.

Progrese tehnologice rapide: Pe măsură ce tehnologia avansează, apar noi vulnerabilități. Este nevoie să se țină pasul cu peisajul amenințărilor în continuă schimbare printr-o inovare continuă în practicile de securitate cibernetică.

Implicațiile războiului cibernetic

Impact geopolitic: Statele-națiune se angajează în războiul cibernetic pentru a atinge obiective strategice fără a recurge la acțiuni militare tradiționale. Exemplele includ Stuxnet, un vierme de computer conceput pentru a perturba programul nuclear al Iranului, și presupusul amestec rus în alegerile străine. Astfel de acțiuni pot destabiliza relațiile internaționale.

Rolul actorilor nestatali: Actorii nestatali, cum ar fi hacktiviștii și criminalii cibernetici, joacă un rol semnificativ în războiul cibernetic. Aceștia pot fi angajați sau influențați de statele-națiune să efectueze atacuri, estompând liniile dintre război cibernetic independent și cel sponsorizat de stat.

Dilema de escaladare: Anonimatul și negarea asociate cu atacurile cibernetice ridică îngrijorări cu privire la potențialul de escaladare neintenționată în conflict. Un incident cibernetic minor poate duce, din neatenție, la un conflict pe scară largă.

În prezent mulți analiști consideră că sigura rezolvare a amenințărilor cibernetice statale este o pace cibernetică prin decizie politică, stabilindu-se noi reguli și norme internaționale și construind noi instrumente și infrastructuri adecvate acestui scop.[10].

Concluzie

Domeniul securității cibernetice este în flux constant, adaptându-se la peisaj digital în continuă schimbare. Pe măsură ce tehnologia avansează, la fel evoluează și tactica infractorilor cibernetici.

Într-o situație globală din ce în ce mai interconectată, cooperarea internațională este imperativă în abordarea provocărilor legate de securitatea cibernetică și războiul cibernetic. Stabilirea normelor și reglementărilor pot ajuta la atenuarea riscurilor asociate cu sponsorizarea de stat și războiul cibernetic, promovează un comportament responsabil în spațiul cibernetic și oferă un cadru de răspuns la incidentele cibernetice.

Viitorul securității cibernetice și al războiului cibernetic rămâne incert. Tehnologii emergente precum calculul cuantic și inteligența artificială se așteaptă să revoluționeze capabilitățile atât ofensiv cât și defensiv. Ca atare, comunitatea globală trebuie să anticipeze evoluția peisajului amenințărilor și să-și adapteze strategiile în consecință.

Bibliografie

CloudStrike. 2023. „Cyber Attacks on SMBs: Current Stats and How to Prevent Them”. Crowdstrike.Com. 2023. https://www.crowdstrike.com/solutions/small-business/cyber-attacks-on-smbs/.
Hofkirchner, Wolfgang, și Mark Burgin. 2017. Future Information Society, The: Social And Technological Problems. World Scientific.
Lim, Joo, Shanton Chang, Sean Maynard, și Atif Ahmad. 2009. „Exploring the Relationship between Organizational Culture and Information Security Culture”. Australian Information Security Management Conference, decembrie. https://doi.org/10.4225/75/57b4065130def.
Schatz, Daniel, Rabih Bashroush, și Julie Wall. 2017. „Towards a More Representative Definition of Cyber Security”. Journal of Digital Forensics, Security and Law 12 (2). https://doi.org/10.15394/jdfsl.2017.1476.
Shamah, David. f.a. „Cyber Espionage Bug Attacking Middle East, but Israel Untouched — so Far”. Data accesării 12 decembrie 2023. http://www.timesofisrael.com/new-cyber-bug-targeting-middle-east-but-israel-untouched-so-far/.
Shirey, Rob. 2000. „Internet Security Glossary”. Request for Comments RFC 2828. Internet Engineering Task Force. https://doi.org/10.17487/RFC2828.
Singer, Peter W., și Allan Friedman. 2014. Cybersecurity: What Everyone Needs to Know. OUP USA.
Stevens, Tim. 2018. „Global Cybersecurity: New Directions in Theory and Methods”. Politics and Governance 6 (2): 1–4. https://doi.org/10.17645/pag.v6i2.1569.
Taddeo, Mariarosaria. 2012. „An analysis for a just cyber warfare”. În 2012 4th International Conference on Cyber Conflict (CYCON 2012), 1–10. https://ieeexplore.ieee.org/document/6243976.
Townsend, Kevin. 2018. „Knowing Value of Data Assets Is Crucial to Cybersecurity Risk Management”. SecurityWeek. 3 decembrie 2018. https://www.securityweek.com/knowing-value-data-assets-crucial-cybersecurity-risk-management/.

Note

[1] (Schatz, Bashroush, și Wall 2017)

[2] (Singer și Friedman 2014)

[3] (Stevens 2018)

[4] (CloudStrike 2023)

[5] (Lim et al. 2009)

[6] (Townsend 2018)

[7] (Shirey 2000)

[8] (Taddeo 2012)

[9] (Shamah, f.a.)

[10] (Hofkirchner și Burgin 2017)

Articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

20 dec. 2023

Algoritmi IA utilizați în securitatea națională

de Nicolae Sfetcu | postat în: Arhiva, Numărul 1, Programare, Volumul 3 | 0

Sfetcu, Nicolae (2023), Algoritmi IA utilizați în securitatea națională, IT & C, 3:1, 47-56, DOI: 10.58679/IT96935, https://www.internetmobile.ro/algoritmi-ia-utilizati-in-securitatea-nationala/

AI Algorithms Used in National Security

Abstract

Artificial intelligence is a fast -growing technological field, which captures the attention in the field of defense, political decision makers and international competitors. Artificial intelligence is increasingly playing a significant role in the analysis of intelligence, which is the process of collecting, evaluating and interpreting information to produce actionable intelligence, and national security in general.

Keywords: algorithms, artificial intelligence, defense, national security, data, natural language processing, recognition, analysis, monitoring, vulnerabilities

Rezumat

Inteligența artificială este un domeniu tehnologic în creștere rapidă, care captează atenția în domeniul apărării, factorilor de decizie politică și concurenților internaționali deopotrivă. Inteligența artificială joacă din ce în ce mai mult un rol semnificativ în analiza inteligenței, care este procesul de colectare, evaluare și interpretare a informațiilor pentru a produce inteligență acționabilă, și securitatea națională în general.

Cuvinte cheie: algoritmi, inteligența artificială, apărare, securitatea națională, date, procesarea limbajului natural, recunoașterea, analiza, monitorizare, vulnerabilități

IT & C, Volumul 3, Numărul 1, Martie 2024, pp. 47-56
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT96935
URL: https://www.internetmobile.ro/algoritmi-ia-utilizati-in-securitatea-nationala/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

Algoritmi IA utilizați în securitatea națională

Ing. fiz. Nicolae SFETCU[1], MPhil

nicolae@sfetcu.com

[1] Researcher – Romanian Academy – Romanian Committee of History and Philosophy of Science and Technology (CRIFST), Division of History of Science (DIS), ORCID: 0000-0002-0162-9973

Introducere

Inteligența artificială (IA) este un domeniu tehnologic în creștere rapidă, care captează atenția în domeniul apărării, factorilor de decizie politică și concurenților internaționali deopotrivă. Inteligența artificială joacă din ce în ce mai mult un rol semnificativ în analiza inteligenței, care este procesul de colectare, evaluare și interpretare a informațiilor pentru a produce inteligență acționabilă, și securitatea națională în general. Serviciile de informații din întreaga lume folosesc din ce în ce mai mult inteligența artificială și tehnicile de învățare automată pentru a-și îmbunătăți capacitățile în diferite aspecte ale activității lor.

Algoritmi IA

Principalele utilizări potențiale și reale ale IA în serviciile de informații includ automatizarea proceselor administrative și organizaționale, procesele de securitate cibernetic, și analiza informațiilor prin „intelligence augmentat îmbunătățită prin IA”[1]. Conform lui Weinbaum & Shanahan,

„Viitoarea activitate în domeniul intelligence va depinde de accesarea datelor, de modelarea arhitecturii corporative potrivite în jurul datelor, de dezvoltarea capabilităților bazate pe inteligență artificială pentru a accelera în mod dramatic înțelegerea contextuală a datelor prin echipă om-mașină și mașină-mașină, și de creșterea expertizei analitice capabile să aprofundeze și să navigheze în enorme lacuri de date”[2].

Iată câteva utilizări comune ale AI de către agențiile de informații:

Colectarea și procesarea datelor: Sistemele IA pot colecta, curăța și procesa automat cantități mari de date structurate și nestructurate (”big data”) din diverse surse, inclusiv informații open-source, social media și documente clasificate. Această capacitate permite analiștilor să acceseze o gamă mai largă de informații rapid și eficient. Algoritmii AI pot analiza cantități mari de date din diverse surse, cum ar fi imagini din satelit, rețele sociale, interceptări de comunicare și multe altele, pentru a identifica modele și tendințe care ar putea să nu fie evidente pentru analiștii umani. Acest lucru poate ajuta la detectarea amenințărilor potențiale sau a activităților suspecte.
- Web Scraping: AI poate automatiza colectarea de date dintr-o varietate de surse de pe internet, inclusiv social media, articole de știri și baze de date publice.
- Analiza textului: procesarea limbajului natural (NLP) bazată pe inteligență artificială poate extrage informații valoroase din cantități mari de date text nestructurate, permițând analiștilor să identifice rapid tendințele, sentimentele și informațiile cheie.
- Algoritmii AI pot fi utilizați pentru a procesa și analiza cantități mari de date, inclusiv informații open-source, imagini din satelit și conținut din rețelele sociale.
- Tehnicile de învățare automată pot identifica modele, anomalii și potențiale amenințări din surse de date nestructurate. Algoritmii IA pot identifica modele și anomalii în cadrul datelor, permițând detectarea comportamentului neobișnuit sau a potențialelor amenințări. Acest lucru este deosebit de valoros în identificarea tendințelor emergente și a amenințărilor neconvenționale.
Procesarea limbajului natural (NLP): Tehnologia NLP permite agențiilor să proceseze și să înțeleagă automat volume mari de date textuale, inclusiv rapoarte scrise, postări pe rețelele sociale, e-mailuri și multe altele. Analiza sentimentelor poate ajuta la măsurarea opiniei publice și a sentimentelor legate de diferite subiecte de interes.
- NLP permite agențiilor să proceseze și să înțeleagă cantități mari de date textuale, inclusiv comunicații multilingve și criptate.
- Analiza sentimentelor poate ajuta la înțelegerea opiniilor publice și la identificarea riscurilor potențiale. A poate fi folosită pentru a evalua sentimentul publicului pe platformele de social media și posturile de știri, oferind informații despre opinia publică, potențialele tulburări sau sprijinul public pentru anumite probleme sau actori.
- Analiza comportamentală: prin monitorizarea comportamentului utilizatorului și a sistemului, analiza datelor poate identifica activitățile suspecte, ajutând la prevenirea amenințărilor interne.
Recunoașterea imaginilor, fețelor și video: Algoritmii avansati de viziune computerizată permit analiza imaginilor și videoclipurilor pentru identificarea obiectelor, locațiilor și indivizilor. Acest lucru este crucial pentru urmărirea și identificarea țintelor de interes. AI poate fi folosită pentru a analiza imagini și videoclipuri de la camere de supraveghere, drone sau alte surse pentru a identifica obiecte, persoane sau anomalii de interes. Tehnologiile de recunoaștere facială și de detectare a obiectelor sunt deosebit de relevante pentru eforturile de securitate și de combatere a terorismului.
- Viziunea computerizată bazată pe inteligență artificială poate analiza imagini și videoclipuri pentru a identifica obiecte, oameni și locații, ceea ce este valoros pentru urmărire și monitorizare.
- Instrumentele de analiză a imaginilor bazate pe inteligență artificială pot identifica obiecte, locații și chiar persoane în fotografii și videoclipuri.
- Tehnologia de recunoaștere facială ajută la identificarea potențialelor amenințări sau a persoanelor de interes.
- Serviciile de informații folosesc sisteme bazate pe inteligență artificială pentru a monitoriza și urmări activitățile indivizilor și grupurilor de interese.
Analiza vorbirii și audio:
- AI poate transcrie și analiza limbajul vorbit, făcându-l util pentru monitorizarea comunicărilor și conversațiilor în diferite limbi.
- Tehnologia de recunoaștere a vorbirii poate transcrie și analiza înregistrări audio, ajutând agențiile de informații să monitorizeze și să urmărească conversațiile și să identifice vorbitori sau dialecte specifici.
Analiza geospațială: AI poate procesa date geospațiale, cum ar fi imagini din satelit și date GPS, pentru a monitoriza mișcarea forțelor militare, dezvoltarea infrastructurii și alte aspecte geografice de interes.
Monitorizarea rețelelor sociale:
- AI poate cerceta cantități mari de date din rețelele sociale pentru a identifica amenințările emergente, pentru a urmări activitățile indivizilor sau a grupurilor și pentru a monitoriza sentimentele.
Vulnerabilități IoT: Pe măsură ce Internetul Lucrurilor (IoT) crește, la fel crește și vulnerabilitățile acestor dispozitive, creând oportunități pentru atacatori de a compromite rețelele. Eterogeneitatea dispozitivelor IoT vin în diferite forme și dimensiuni, cu sisteme de operare, firmware și protocoale de comunicare diferite. Această diversitate creează un peisaj de securitate complex, ceea ce face dificilă implementarea măsurilor de securitate uniforme pe toate dispozitivele.

Internetul obiectelor (IoT) include dispozitive cu senzori, capacitate de procesare, software și alte tehnologii care conectează și schimbă date cu alte dispozitive și sisteme prin Internet sau alte rețele de comunicații[3]. Există o serie de preocupări cu privire la confidențialitate și securitate datorate creșterii tehnologiilor și produselor IoT, care necesită abordări specifice din partea guvernelor pentru dezvoltarea de standarde internaționale și locale, orientări și cadre de reglementare[4]. În acest sens Internetul obiectelor militare (IoMT) este o clasă de Internet al obiectelor pentru operațiuni de luptă și război. O rețea complexă de entități interconectate care comunică continuu între ele pentru a coordona, învăța și interacționa cu mediul fizic, pentru a realiza o gamă largă de activități într-un mod mai eficient și mai informat[5]. Viitoarele bătălii militare vor fi dominate de inteligența mașinilor și războiul cibernetic[6]. În IoMT există posibilitatea de a încorpora în sistem obiecte neînsuflețite și inofensive, cum ar fi plante și roci, prin dotarea acestora cu senzori care le vor transforma în puncte de colectare a informațiilor[7]. În IoMT există posibilitatea de a încorpora în sistem obiecte neînsuflețite și inofensive, cum ar fi plante și roci, prin dotarea acestora cu senzori care le vor transforma în puncte de colectare a informațiilor[8]. În IoMT sunt esențiale comunicarea între entitățile implicate[9], și colaborarea reciprocă dintre agenții umani și entitățile electronice din rețea[10].

Identificarea amenințărilor:
- AI poate scana seturi vaste de date pentru a identifica indivizi sau entități de interes și pentru a urmări activitățile și asociațiile acestora de-a lungul timpului.
Evaluarea amenințărilor: sistemele AI pot ajuta la evaluarea credibilității și severității amenințărilor și la prezicerea potențialelor activități teroriste prin analiza diferitelor surse de date, inclusiv comunicațiile online.
- AI poate ajuta la evaluarea credibilității și gravității amenințărilor prin analizarea unei game largi de surse de date și identificarea indicatorilor comuni ai potențialelor amenințări.
- Algoritmii AI pot identifica modele și anomalii în date, facilitând detectarea potențialelor amenințări sau tendințe care ar putea fi trecute cu vederea de către analiștii umani.
Analiza augmentată: {004} 2 Ce este analiza cu inteligență augmentată? Analiza de inteligență sporită a fost diferit definită; dar în linii mari, este utilizarea AI pentru ca „…să îmbunătățească inteligența umană, mai degrabă decât să o opereze independent sau să o înlocuiască. Este conceput pentru a face acest lucru prin îmbunătățirea procesului decizional uman și, prin extensie, a acțiunilor întreprinse ca răspuns la deciziile îmbunătățite” (IEEE, 2019). Analiza augmentată a inteligenței a fost posibilă de noile dezvoltări ale tehnologiei AI, în special de dezvoltarea învățării automate și a învățării profunde. ; Brewster, 2021; Cornille, 2021; Marcum et al., 2017; Biroul Secretarului Apărării, 2017, 19; Pellerin, 2017; US Navy, 2019; [Taddeo et al., 2021]), contraterorism (Campedelli et al. al., 2021; Doyle et al., 2014; McKendrick, 2019; Rassler, 2021), poliție și combaterea criminalității (Dixon & Birks, 2021; Eggers și colab., 2019; GCHQ, 2021; Ni și colab., 2020; Serious Fraud Office, 2020; Vegt et al., 2022), monitorizarea drepturilor omului și utilizări umanitare (Freeman, 2021; Marin & Kalaitzis, 2020; Pizzi și colab., 2021; Ryan & Van Antwerp, 2019) și colectarea de informații supraveghere (Vieth & Wetzling, 2019).{004}
Fuziunea datelor:
- AI poate integra date din mai multe surse, inclusiv inteligența umană (HUMINT), inteligența semnalelor (SIGINT) și inteligența cu sursă deschisă (OSINT), pentru a oferi o imagine cuprinzătoare a unei situații.
Securitate cibernetică: Securitatea cibernetică a devenit o componentă critică a lumii noastre digitale moderne. Odată cu integrarea tot mai mare a tehnologiei în fiecare aspect al vieții noastre, securitatea infrastructurii noastre digitale este de o importanță capitală. Acest eseu va aprofunda în analiza securității cibernetice, examinând principiile sale fundamentale, peisajul amenințărilor în evoluție, rolul analizei datelor în securitatea cibernetică și tendințele viitoare în acest domeniu. AI este utilizată pentru a detecta și a răspunde la amenințările cibernetice, inclusiv monitorizarea traficului de rețea pentru activități suspecte, identificarea vulnerabilităților și previziunea potențialelor atacuri cibernetice. Poate fi folosit și în operațiuni cibernetice ofensive.
- Agențiile de informații folosesc AI pentru a îmbunătăți securitatea cibernetică prin detectarea și atenuarea amenințărilor cibernetice.
- Sistemele de detectare a intruziunilor bazate pe inteligență artificială pot identifica activități și vulnerabilități neobișnuite ale rețelei.
- Spionajul cibernetic este o amenințare omniprezentă și în evoluție, care ridică provocări semnificative pentru securitatea națională, interesele corporative și confidențialitatea individuală. Acest eseu academic oferă o analiză cuprinzătoare a spionajului cibernetic, explorând diferitele sale aspecte, de la motive și metode până la implicațiile pentru guverne, organizații și indivizi. În plus, examinează contramăsurile și strategiile folosite pentru a atenua riscurile asociate cu această formă din ce în ce mai sofisticată de criminalitate cibernetică.
- Amenințările persistente avansate (APT) sunt o clasă de amenințări cibernetice care reprezintă o provocare semnificativă pentru organizații și națiuni din întreaga lume. APT-urile sunt cunoscute pentru tacticile, tehnicile și procedurile lor avansate, precum și pentru capacitatea lor de a se infiltra și de a opera în mod persistent în sistemele țintă pentru perioade îndelungate. Acest eseu își propune să ofere o analiză cuprinzătoare a APT-urilor, inclusiv caracteristicile, originile, metodele, consecințele și strategiile de apărare ale acestora. Amenințări persistente avansate (APT) reprezintă una dintre cele mai insidioase și provocatoare forme de amenințări cibernetice, caracterizate prin sofisticarea, persistența și natura lor vizată.
Contraterorismul: AI poate ajuta la identificarea persoanelor cu legături cu grupuri extremiste sau la detectarea difuzării online a conținutului extremist.
Simulări și modelare:
- AI poate fi folosit pentru a crea modele predictive și simulări pentru a înțelege mai bine situațiile geopolitice complexe, conflictele potențiale sau impactul schimbărilor de politică.
Analiza predictivă: Modelele de învățare automată pot prognoza potențialele amenințări de securitate și evoluții geopolitice pe baza datelor istorice, evenimente curente și diferiți indicatori. Analiza predictivă ajută agențiile de informații să se pregătească în mod proactiv pentru potențialele amenințări. Învățarea automată poate ajuta la prezicerea evenimentelor sau amenințărilor viitoare pe baza datelor și tendințelor istorice, ajutând agențiile de informații să aloce resurse și să planifice în consecință.
- AI poate ajuta la analiza predictivă prin evaluarea datelor istorice pentru a prognoza potențialele amenințări și tendințe de securitate.
- Modelele de învățare automată pot ajuta la identificarea amenințărilor și vulnerabilităților emergente.
- Modelele de învățare automată pot prezice evenimente sau tendințe viitoare pe baza datelor istorice, ajutând agențiile de informații să anticipeze potențiale riscuri de securitate.

Se așteaptă ca IA să fie deosebit de utilă în domeniul inteligenței, datorită seturilor mari de date disponibile pentru analiză[11]. Proiectul Maven încorporează viziunea computerizată și algoritmi IA în celulele de colectare a informațiilor pentru identificarea activităților ostile[12]. Agenția Centrală de Informații (CIA) are cca. 140 de proiecte în dezvoltare care folosesc IA[13]. IARPA lucrează la proiecte pentru dezvoltarea de algoritmi pentru recunoașterea și traducerea vorbirii multilingve în medii cu zgomot, localizarea geografică a imaginilor fără metadatele asociate, fuzionarea imaginilor 2D pentru a crea modele 3D și construirea de instrumente pentru deducerea funcției unei clădiri pe baza modelului de analiza vietii[14], și în domeniul logisticii militare pentru întreținerea predictivă a aeronavelor[15].

Pentru a combate tehnologiile false profunde (deep fake), DARPA a lansat proiectul Media Forensics (MediFor), care urmărește să „detecteze automat manipulările, să ofere informații detaliate despre modul în care au fost efectuate aceste manipulări și să argumenteze despre integritatea generală a media vizuale”[16], și SemaFor, care încearcă să dezvolte algoritmi care va detecta, atribui și caracteriza automat diferite tipuri de falsuri profunde[17].

Inteligența artificială poate fi utilizată și pentru a crea „modele digitale de viață”, în care „amprenta” digitală a unui individ este „combinată și corelată cu istoricul achizițiilor, rapoartele de credit, CV-urile profesionale și abonamentele” pentru a crea un profil comportamental cuprinzător[18].

DoD a dezvoltat un concept de Comandă comună a tuturor domeniilor și Control (JADC2)[19], pentru a crea o singură sursă de informații, cunoscută și sub denumirea de „imagine comună de funcționare”, pentru factorii de decizie[20].Serviciile de informații au dezvoltat proiecte înrudite, precum Proiectul Convergență al armatei și Sistemul avansat de management al luptei al Forțelor Aeriene[21], iar programul Mosaic Warfare al DARPA urmărește să folosească AI[22].

DOD testează alte capabilități ale IA pentru a permite comportamentul cooperant sau roitul (acțiunea simultană ”în roi” a unui număr mare de unități mici de atac)[23].

Concluzie

Inteligența artificială este cu adevărat o tehnologie cheie pentru securitatea națională și competitivitate în deceniile viitoare, în condițiile dezvoltării de standarde, a promovării cercetării și asigurarea interoperabilității. Într-un mediu global din ce în ce mai complex, integrarea IA în apărare și intelligence va juca un rol esențial în securitatea națională și concurența economică internațională.

Inteligența artificială va avea implicații imense pentru securitatea națională și internațională, iar potențialele aplicații ale inteligenței artificiale pentru apărare și intelligence sunt o prioritate majoră. Marile națiuni investesc în prezent sume imense în aplicații militare ale inteligenței artificiale, obținând un avantaj competitiv net față de țările care neglijează această oportunitate.

Bibliografie

Babuta, Alexander, Marion Oswald, și Ardi Janjeva. „Artificial Intelligence and UK National Security: Policy Considerations”, 2 noiembrie 2023. https://rusi.orghttps://rusi.org.
Cameron, Lori. „Internet of Things Meets the Military and Battlefield: Connecting Gear and Biometric Wearables for an IoMT and IoBT”. IEEE Computer Society, 1 martie 2018. https://www.computer.org/publications/tech-news/research/internet-of-military-battlefield-things-iomt-iobt/.
Clark, Colin. „«Rolling The Marble:» BG Saltzman On Air Force’s Multi-Domain C2 System”. Breaking Defense (blog), 8 august 2017. https://breakingdefense.sites.breakingmedia.com/2017/08/rolling-the-marble-bg-saltzman-on-air-forces-multi-domain-c2-system/.
Congressional Research Service. „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”, 2020. https://crsreports.congress.gov/product/details?prodcode=R45178.
Corrigan, Jack. „Indian Strategic Studies: Three-Star General Wants AI in Every New Weapon System”, 2017. https://www.strategicstudyindia.com/2017/11/three-star-general-wants-ai-in-every.html.
Corvey, William. „Media Forensics”, 2017. https://www.darpa.mil/program/media-forensics.
DARPA. „Strategic Technology Office Outlines Vision for “Mosaic Warfare””, 2017. https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
Gudeman, Kim. „Next-Generation Internet of Battle Things (IoBT) Aims to Help Keep Troops and Civilians Safe”, 2017. https://ece.illinois.edu/newsroom/news/3875.
Hoehn. „Defense Capabilities : Joint All Domain Command and Control / John R. Hoehn, Nishawn S. Smagh. – Vanderbilt University”, 2020. https://catalog.library.vanderbilt.edu/discovery/fulldisplay/alma991043717816903276/01VAN_INST:vanui.
IARPA. „Research Programs”, 2023. https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs.
Koester, Jay. „JADC2 ‘Experiment 2’ Provides Looking Glass into Future Experimentation”. www.army.mil, 2020. https://www.army.mil/article/234900/jadc2_experiment_2_provides_looking_glass_into_future_experimentation.
Kott, Alexander, David S. Alberts, și Cliff Wang. „Will Cybersecurity Dictate the Outcome of Future Wars?” Computer 48, nr. 12 (decembrie 2015): 98–101. https://doi.org/10.1109/MC.2015.359.
Lawless, William, Ranjeev Mittu, Donald Sofge, Ira SS Moskowitz, și Stephen Russell. „Connect the Dots on State-Sponsored Cyber Incidents – Compromise of the Czech Foreign Minister’s Computer”. Council on Foreign Relations, 2019. https://www.cfr.org/index.php/cyber-operations/compromise-czech-foreign-ministers-computer.
Mattern, Friedemann, și Christian Flörkemeier. „Vom Internet der Computer zum Internet der Dinge”. Informatik-Spektrum 33, nr. 2 (1 aprilie 2010): 107–21. https://doi.org/10.1007/s00287-010-0417-7.
NYC. „NYC Office of Technology and Innovation – OTI”, 2021. https://www.nyc.gov/content/oti/pages/.
Russon, Mary-Ann. „Google Robot Army and Military Drone Swarms: UAVs May Replace People in the Theatre of War”. International Business Times UK, 16 aprilie 2015. https://www.ibtimes.co.uk/google-robot-army-military-drone-swarms-uavs-may-replace-people-theatre-war-1496615.
Saxena, Shalini. „Researchers Create Electronic Rose Complete with Wires and Supercapacitors”. Ars Technica, 1 martie 2017. https://arstechnica.com/science/2017/03/researchers-grow-electronic-rose-complete-with-wires-and-supercapacitors/.
Shafiq, Muhammad, Zhaoquan Gu, Omar Cheikhrouhou, Wajdi Alhakami, și Habib Hamam. „The Rise of “Internet of Things”: Review and Open Research Issues Related to Detection and Prevention of IoT-Based Security Attacks”. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (3 august 2022): e8669348. https://doi.org/10.1155/2022/8669348.
Tucker, Patrick. „What the CIA’s Tech Director Wants from AI”. Defense One, 6 septembrie 2017. https://www.defenseone.com/technology/2017/09/cia-technology-director-artificial-intelligence/140801/.
Watts, Clint. „Artificial Intelligence Is Transforming Social Media. Can American Democracy Survive?” Washington Post, 28 octombrie 2021. https://www.washingtonpost.com/news/democracy-post/wp/2018/09/05/artificial-intelligence-is-transforming-social-media-can-american-democracy-survive/.
Weinbaum, Cortney, și John N.T. Shanahan. „Intelligence in a Data-Driven Age”. National Defense University Press, 2018. https://ndupress.ndu.edu/Media/News/News-Article-View/Article/1566262/intelligence-in-a-data-driven-age/https%3A%2F%2Fndupress.ndu.edu%2FMedia%2FNews%2FNews-Article-View%2FArticle%2F1566262%2Fintelligence-in-a-data-driven-age%2F.
Weisgerber, Marcus. „Defense Firms to Air Force: Want Your Planes’ Data? Pay Up”. Defense One, 19 septembrie 2017. https://www.defenseone.com/technology/2017/09/military-planes-predictive-maintenance-technology/141133/.

Note

[1] Alexander Babuta, Marion Oswald, și Ardi Janjeva, „Artificial Intelligence and UK National Security: Policy Considerations”, 2 noiembrie 2023, https://rusi.orghttps://rusi.org.
[2] Cortney Weinbaum și John N.T. Shanahan, „Intelligence in a Data-Driven Age”, National Defense University Press, 2018, https://ndupress.ndu.edu/Media/News/News-Article-View/Article/1566262/intelligence-in-a-data-driven-age/https%3A%2F%2Fndupress.ndu.edu%2FMedia%2FNews%2FNews-Article-View%2FArticle%2F1566262%2Fintelligence-in-a-data-driven-age%2F.
[3] Muhammad Shafiq et al., „The Rise of “Internet of Things”: Review and Open Research Issues Related to Detection and Prevention of IoT-Based Security Attacks”, Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (3 august 2022): e8669348, https://doi.org/10.1155/2022/8669348.
[4] NYC, „NYC Office of Technology and Innovation – OTI”, 2021, https://www.nyc.gov/content/oti/pages/.
[5] Lori Cameron, „Internet of Things Meets the Military and Battlefield: Connecting Gear and Biometric Wearables for an IoMT and IoBT”, IEEE Computer Society, 1 martie 2018, https://www.computer.org/publications/tech-news/research/internet-of-military-battlefield-things-iomt-iobt/.
[6] Alexander Kott, David S. Alberts, și Cliff Wang, „Will Cybersecurity Dictate the Outcome of Future Wars?”, Computer 48, nr. 12 (decembrie 2015): 98–101, https://doi.org/10.1109/MC.2015.359.
[7] Shalini Saxena, „Researchers Create Electronic Rose Complete with Wires and Supercapacitors”, Ars Technica, 1 martie 2017, https://arstechnica.com/science/2017/03/researchers-grow-electronic-rose-complete-with-wires-and-supercapacitors/.
[8] Friedemann Mattern și Christian Flörkemeier, „Vom Internet der Computer zum Internet der Dinge”, Informatik-Spektrum 33, nr. 2 (1 aprilie 2010): 107–21, https://doi.org/10.1007/s00287-010-0417-7.
[9] Kim Gudeman, „Next-Generation Internet of Battle Things (IoBT) Aims to Help Keep Troops and Civilians Safe”, 2017, https://ece.illinois.edu/newsroom/news/3875.
[10] William Lawless et al., „Connect the Dots on State-Sponsored Cyber Incidents – Compromise of the Czech Foreign Minister’s Computer”, Council on Foreign Relations, 2019, https://www.cfr.org/index.php/cyber-operations/compromise-czech-foreign-ministers-computer.
[11] Congressional Research Service, „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”, 2020, https://crsreports.congress.gov/product/details?prodcode=R45178.
[12] Jack Corrigan, „Indian Strategic Studies: Three-Star General Wants AI in Every New Weapon System”, 2017, https://www.strategicstudyindia.com/2017/11/three-star-general-wants-ai-in-every.html.
[13] Patrick Tucker, „What the CIA’s Tech Director Wants from AI”, Defense One, 6 septembrie 2017, https://www.defenseone.com/technology/2017/09/cia-technology-director-artificial-intelligence/140801/.
[14] IARPA, „Research Programs”, 2023, https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs.
[15] Marcus Weisgerber, „Defense Firms to Air Force: Want Your Planes’ Data? Pay Up”, Defense One, 19 septembrie 2017, https://www.defenseone.com/technology/2017/09/military-planes-predictive-maintenance-technology/141133/.
[16] William Corvey, „Media Forensics”, 2017, https://www.darpa.mil/program/media-forensics.
[17] Congressional Research Service, „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”.
[18] Clint Watts, „Artificial Intelligence Is Transforming Social Media. Can American Democracy Survive?”, Washington Post, 28 octombrie 2021, https://www.washingtonpost.com/news/democracy-post/wp/2018/09/05/artificial-intelligence-is-transforming-social-media-can-american-democracy-survive/.
[19] Hoehn, „Defense Capabilities : Joint All Domain Command and Control / John R. Hoehn, Nishawn S. Smagh. – Vanderbilt University”, 2020, https://catalog.library.vanderbilt.edu/discovery/fulldisplay/alma991043717816903276/01VAN_INST:vanui.
[20] Colin Clark, „«Rolling The Marble:» BG Saltzman On Air Force’s Multi-Domain C2 System”, Breaking Defense (blog), 8 august 2017, https://breakingdefense.sites.breakingmedia.com/2017/08/rolling-the-marble-bg-saltzman-on-air-forces-multi-domain-c2-system/.
[21] Jay Koester, „JADC2 ‘Experiment 2’ Provides Looking Glass into Future Experimentation”, www.army.mil, 2020, https://www.army.mil/article/234900/jadc2_experiment_2_provides_looking_glass_into_future_experimentation.
[22] DARPA, „Strategic Technology Office Outlines Vision for “Mosaic Warfare””, 2017, https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
[23] Mary-Ann Russon, „Google Robot Army and Military Drone Swarms: UAVs May Replace People in the Theatre of War”, International Business Times UK, 16 aprilie 2015, https://www.ibtimes.co.uk/google-robot-army-military-drone-swarms-uavs-may-replace-people-theatre-war-1496615.

Articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

15 dec. 2023

NetZeRoCities Competition 2023 – First Edition

de Nicolae Sfetcu | postat în: Știri | 0

Centrul Național de Competență și soluții pentru dezvoltarea orașelor inteligente neutre climatic (NetZeRoCities), prin Institutului Național de Cercetare – Dezvoltare în Informatică – ICI București, vă invită în data de 18.12.2023, ora 16:00, online, la sesiunea publică de prezentare a propunerile finaliste din cadrul NetZeRoCities Competition 2023 – First Edition.

Programul evenimentului este urmatorul:

NetZeRoCities: Centrului Național de Competență și soluții pentru dezvoltarea orașelor inteligente neutre climatic

(National Competence Centre and solutions for the development of Climate Neutral and Smart Cities)

Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare în Informatică – ICI București

Vă invită în data de 18.12.2023, ora 16:00, online, la sesiunea publică de prezentare a propunerile finaliste din cadrul

NetZeRoCities Competition 2023 – First Edition

Programul evenimentului

16:00	Deschiderea evenimentului, anunțul cu privire la regulamentul competiției, prezentarea juriului *Prof. Florin Pop* Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare în Informatică – ICI București, Responsabil proiect Climente Neutral Governance
16:15	*NETZeroCampus – Novel & optimal learning Environment and Tracking emission system for a Climate-Neutral Living Lab* Echipa: Energy Transition Trailblazers Lider: Farkas Timea Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca
16:45	*Implementarea pereților verzi pentru absorbția gazelor cu efect de seră* Echipa: Green for the Future Lider: Cristina Alexandra Morar Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca
17:15	*Supercapacitor City Minibus Propulsion System. A Proposed Concept* Echipa: Intelligent Control of Energy Conversion and Storage UPT Lider: Dan-Cornel Hulea Universitatea Politehnica Timișoara
17:15	*Active monitoring of air-pollution in smart-cities* Echipa: O-Zone Lider: Silvian-Marian Petrică Universitatea Națională de Știință și Tehnică Politehnica București
17:45	*Electromagnetic Pollution Monitor with Real-Time Feedback* Echipa: ElectromagDetecter Lider: Mara-Ioana Nicolae Universitatea Națională de Știință și Tehnică Politehnica București
18:15	Discuții finale
18:30	*Anunțarea clasamentului final și a premiilor*

Publicul poate vota la finalul prezentărilor propunerea cea mai bună din cadrul competiției.

Link-ul de conectare: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_NGRhMjI5NzItOTc1Zi00YTk5LTg2OGMtMTY4ZTE0M2U1Zjg3%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%222d8cc8ba-8dda-4334-9e5c-fac2092e9bac%22%2c%22Oid%22%3a%22fd7b76dd-3789-489b-94ce-2ace1d744260%22%7d

Vă așteptăm cu mare drag!

« 1 … 20 21 22 23 24 25 26 … 44 »

Blog Full