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Pesquisadores australianos projetaram um algoritmo que pode interceptar um ataque cibernético man-in-the-middle (MitM) contra um robô militar não tripulado e desligá-lo em segundos.
Em um experimento usando redes neurais de aprendizagem profunda para simular o comportamento do cérebro humano, especialistas em inteligência artificial da Universidade Charles Sturt e da Universidade do Sul da Austrália (UniSA) treinaram o sistema operacional do robô para aprender a assinatura de um ataque cibernético de espionagem MitM. É aqui que os invasores interrompem uma conversa ou transferência de dados existente.
O algoritmo, testado em tempo real numa réplica de um veículo terrestre de combate do exército dos Estados Unidos, teve 99% de sucesso na prevenção de um ataque malicioso. Taxas de falsos positivos inferiores a 2% validaram o sistema, demonstrando a sua eficácia.
Os resultados foram publicados em Transações IEEE em computação confiável e segura.
O pesquisador de sistemas autônomos da UniSA, professor Anthony Finn, diz que o algoritmo proposto tem um desempenho melhor do que outras técnicas de reconhecimento usadas em todo o mundo para detectar ataques cibernéticos.
O professor Finn e o Dr. Fendy Santoso do Charles Sturt Artificial Intelligence and Cyber Futures Institute colaboraram com o Comando de Futuros do Exército dos EUA para replicar um ataque cibernético man-in-the-middle em um veículo terrestre GVT-BOT e treinaram seu sistema operacional para reconhecer um ataque.
“O sistema operacional do robô (ROS) é extremamente suscetível a violações de dados e sequestro eletrônico porque está altamente conectado em rede”, diz o professor Finn.
“O advento da Indústria 4, marcado pela evolução da robótica, da automação e da Internet das Coisas, exigiu que os robôs trabalhassem de forma colaborativa, onde sensores, atuadores e controladores precisam se comunicar e trocar informações entre si por meio de serviços em nuvem.
“A desvantagem disso é que os torna altamente vulneráveis a ataques cibernéticos.
“A boa notícia, no entanto, é que a velocidade da computação duplica a cada dois anos, e agora é possível desenvolver e implementar algoritmos sofisticados de IA para proteger os sistemas contra ataques digitais”.
Dr Santoso diz que apesar de seus enormes benefícios e uso generalizado, o sistema operacional do robô ignora amplamente os problemas de segurança em seu esquema de codificação devido aos dados de tráfego de rede criptografados e à capacidade limitada de verificação de integridade.
“Devido aos benefícios do aprendizado profundo, nossa estrutura de detecção de intrusões é robusta e altamente precisa”, afirma o Dr. Santoso. “O sistema pode lidar com grandes conjuntos de dados adequados para proteger sistemas baseados em dados em grande escala e em tempo real, como o ROS.”
O professor Finn e o Dr. Santoso planejam testar seu algoritmo de detecção de intrusão em diferentes plataformas robóticas, como drones, cuja dinâmica é mais rápida e complexa em comparação com um robô terrestre.
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