A RADIANT Future para a Cibersegurança
Machine learning tem desempenhado um papel fundamental no desenvolvimento de sistemas de cibersegurança. Um novo estudo liderado pela Universidade Texas A&M propõe um sistema inovador que detecta e defende contra ataques cibernéticos, com enfoque em infraestrutura crítica.
Contexto da pesquisa
Pesquisadores do Laboratório de Sistemas Energéticos Limpos e Resilientes (CARES) da Universidade Texas A&M desenvolveram o RADIANT (Reactive Autoencoder Defense for Industrial Adversarial Network Threats), um sistema de detecção de intrusões que visa mitigar ameaças adversariais com base em machine learning, sem necessidade de re-treinamento.
Método proposto
O RADIANT é projetado para bloquear ataques stealth, um subconjunto avançado de ataques adversariais, que disfarçam atividade maliciosa como tráfego legítimo. O modelo utiliza autoencoders reativos, que analisam inconsistências nos dados recebidos, sinalizando casos suspeitos para inspeção adicional. Essa abordagem permite aumentar a precisão na detecção, reduzindo falsos alarmes.
“Nosso objetivo é aumentar a robustez sob ataque, preservando a precisão nas operações normais e sem requerer re-treinamentos contínuos de adversários, facilitando a implementação em ambientes industriais críticos.”
(“Our objective is to increase robustness under attack while preserving accuracy on nominal operations, and to achieve this without continual adversarial retraining, enabling practical deployment in time-critical industrial environments.”)— Irfan Khan, Professor Assistente, Universidade Texas A&M
Resultados e impacto
Os sistemas atuais de detecção de intrusões costumam ser custosos e ineficazes contra futuras ameaças. O RADIANT surge como uma camada de defesa reativa que se integra com sistemas de cibersegurança existentes, evitando a necessidade de re-treinamentos caros e melhorando a defesa contra novas ameaças. O desempenho e a eficácia do sistema serão avaliados em estudos de campo com operadores. A equipe de pesquisa planeja estender testes para adversários adaptativos e realizar estudos práticos em tempo real em instalações críticas.
Com a persistência de ataques cibernéticos, o RADIANT apresenta-se como uma nova linha de defesa vital para proteger a infraestrutura crítica que a sociedade depende.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
