Kriittisen infrastruktuurin suojelu on siirtymässä uuteen aikakauteen, kun tekoälystä (AI) tulee avaintekijä kyberuhkien torjunnassa. Check Point Researchin mukaan vuosina 2024 tammi–elokuussa energia- ja vesilaitoksiin kohdistui viikossa keskimäärin 1514 kyberhyökkäystä, mikä on peräti 37 % enemmän kuin edellisvuonna.
Tämä kasvu korostaa tekoälyyn perustuvien ratkaisujen merkitystä infrastruktuurin puolustuksessa. AI:n kyky käsitellä valtavia datavirtoja reaaliajassa mahdollistaa poikkeavuuksien ja uhkien havaitsemisen nopeammin ja tarkemmin kuin koskaan ennen.
Koneoppiminen mahdollistaa järjestelmien jatkuvan kehittymisen ja kyvyn pysyä kyberrikollisten edellä. Voimaverkkojen, vesihuollon ja liikenneverkkojen operaattoreille AI tarjoaa tehokkaan suojan, joka voi estää vakavia häiriöitä. Lisäksi tekoäly vapauttaa ihmisen asiantuntijat rutiinitehtävistä ja antaa heille enemmän aikaa keskittyä monimutkaisiin uhkien analysointiin ja ratkaisuihin. Vaikka tekoälyyn liittyy myös riskejä, kuten tekoälypohjaiset hyökkäykset, sen tarjoamat hyödyt infrastruktuurin suojelussa ovat merkittäviä.
Tekoäly ei pelkästään paranna uhkien havaitsemista, vaan se tehostaa myös automaatiota kriittisissä järjestelmissä. AI voi itsenäisesti analysoida hälytyksiä, yhdistää tietoja eri lähteistä ja aloittaa tarvittavat vastatoimet. Tämä nopeuttaa reaktiota kyberhyökkäyksiin ja vapauttaa ihmistiimit strategiseen suunnitteluun. Tällainen automaatio lisää kriittisen infrastruktuurin joustavuutta ja varmistaa, että järjestelmät pysyvät toimintakykyisinä myös kyberhyökkäysten aikana.
Generatiivinen tekoäly tuo mukanaan sekä mahdollisuuksia että haasteita. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi ohjelmistojen koodianalyysiin ja haavoittuvuuksien löytämiseen, mutta samalla rikolliset voivat hyödyntää sitä luomaan uusia haittaohjelmia ja innovatiivisia hyökkäyskeinoja. Tämä kaksiteräinen miekka pakottaa kriittiset sektorit olemaan entistäkin valppaampia tekoälyn hyödyntämisessä ja sen tarjoamien uhkien torjunnassa.
Energiasektori on yksi esimerkki siitä, miten tekoäly voi tehostaa infrastruktuuria. Älykkäissä sähköverkoissa AI ennustaa energiantarpeen vaihtelut ja optimoi energian jakelun, mikä parantaa energiatehokkuutta ja varmistaa vakaat toimitukset. Lisäksi tekoäly auttaa ennakoivassa huollossa, ennustamalla laitteistojen vikoja ja vähentäen näin käyttökatkoksia sekä ylläpitokustannuksia.
Liikenteen alalla tekoäly auttaa parantamaan liikenteen sujuvuutta, turvallisuutta ja kestävyyttä. AI optimoi liikennevalojen toiminnan, ennustaa ruuhkat ja ehdottaa parhaita reittejä, mikä lyhentää matkustusaikoja ja vähentää päästöjä. Lisäksi tekoälyyn perustuvat valvontajärjestelmät parantavat turvallisuutta seuraamalla ja analysoimalla liikenneväyliä reaaliajassa.
Tekoälyn integroiminen kriittisiin infrastruktuureihin ei ole enää tulevaisuuden visio, vaan välttämättömyys, jotta voimme suojata yhteiskuntamme elintärkeät järjestelmät entistä monimutkaisempia kyberuhkia vastaan.
Lue lisää täältä.
Liikenne- ja viestintävirasto Traficomin mukaan mobiiliverkon laatu vaihtelee Suomessa huomattavasti alueittain. Bittimittari.fi-palvelun mittausten perusteella suurimmat erot näkyvät yhteysnopeuksissa kaupunkien ja maaseudun välillä.
STMicroelectronics on tehnyt merkittävän teknologisen läpimurron julkaisemalla uuden sukupolven älyanturin, joka yhdistää kaksi erillistä kiihtyvyysanturia samaan poikkeuksellisen pieneen (3 x 2,5 mm) koteloon. Tämä on ensimmäinen kerta, kun samassa moduulissa yhdistyy laajalle G-voima-alueelle skaalautuva mittauskyky, sulautettu tekoäly ja erittäin tarkka liikkeentunnistus.
Perinteinen elektroniikan valmistus perustuu prosesseihin, jotka johtavat usein materiaalihävikkiin, korkeisiin työkalukustannuksiin ja merkittäviin varastointikuluihin. Viime vuosina lisäävä valmistus (additive), erityisesti 3D-tulostus, on kuitenkin alkanut nousta varteenotettavaksi vaihtoehdoksi elektroniikan valmistuksessa, sillä se tarjoaa lisää suunnittelun joustavuutta sekä mahdollisia ympäristö- ja taloudellisia etuja.
Vaikka monet organisaatiot ovat jo ottaneet käyttöön perinteisiä tekoälyagentteja, tie täysin autonomisiin tekoälyagentteihin voi sisältää haasteita. Tekemällä strategisia investointeja ja omaksumalla metodisen lähestymistavan agenttien skaalaamiseen, sekä niiden erityisten roolien määrittelyyn, teollisuusyritykset voivat päästä loputtomalta tuntuvien kokeilujen yli ja alkaa nauttia tekoälyagenttien hyödyistä todellisessa elämässä, kirjoittaa teollisuuden ohjelmistoja kehittävän IFS:n tekoälyjohtaja Bob De Cuax.
