Esperti di intelligenza artificiale dell’Università Charles Sturt e dell’Università del Sud Australia (UniSA) hanno condotto un esperimento utilizzando reti neurali di deep learning per simulare il comportamento del cervello umano. Hanno addestrato il sistema operativo del robot a riconoscere la firma di un attacco cibernetico di tipo “Man-in-the-Middle” (MitM), in cui gli aggressori interrompono una conversazione o un trasferimento di dati esistenti. L’algoritmo, testato in tempo reale su una replica di un veicolo da combattimento dell’esercito statunitense, ha avuto un successo del 99% nel prevenire un attacco malevolo. Tassi di falsi positivi inferiori al 2% hanno validato il sistema, dimostrando la sua efficacia.
Il Professore Anthony Finn, ricercatore di sistemi autonomi presso UniSA, ha dichiarato che l’algoritmo proposto supera altre tecniche di riconoscimento utilizzate in tutto il mondo per rilevare attacchi cibernetici. In collaborazione con il Comando Futuro dell’Esercito degli Stati Uniti, il Prof. Finn e il Dr. Fendy Santoso dell’Istituto di Intelligenza Artificiale e Cyber Futures di Charles Sturt hanno replicato un attacco cibernetico “man-in-the-middle” su un veicolo terrestre GVT-BOT e hanno addestrato il suo sistema operativo a riconoscere un attacco.
Il sistema operativo del robot (ROS) è estremamente vulnerabile a violazioni dei dati e dirottamenti elettronici a causa della sua elevata rete. Tuttavia, la buona notizia è che la velocità di elaborazione raddoppia ogni paio di anni, rendendo possibile sviluppare e implementare sofisticati algoritmi di IA per proteggere i sistemi dagli attacchi digitali.
