Active Inference والأمن السيبراني

على هذه الصفحة

أقسام

الأمن السيبراني يطلب من المدافعين استنتاج الحالة المخفية للأنظمة والمنافسين من خلال بيانات مشوشة وغير كاملة، ثم اتخاذ إجراءات للحفاظ على تلك الأنظمة ضمن الحدود المقبولة - وهي بنية تتوافق مباشرة مع حلقة الإدراك-الفعل الخاصة بالاستدلال النشط. تستعرض هذه الصفحة الأدبيات الناشئة التي تربط مبدأ الطاقة الحرة بالكشف عن الشذوذ وتشخيص الهجمات السببية والأمن الفيزيائي المادي والدفاع على نطاق واسع للشبكات، وتحدد أين تكون الأدلة ضعيفة.

لماذا يتناسب النطاق

يراقب المدافعون بيانات متفرقة وغير متجانسة (السجلات، تدفقات الشبكة، أجهزة الاستشعار على المضيفين) ويجب عليهم الاستنتاج من الحالات الكامنة للنظام والمهاجم قبل اختيار التدخلات مثل حظر الحسابات أو إصلاح الأخطاء أو إعادة تكوين الشبكات - وهي إجراءات تغير بدورها الملاحظات المستقبلية ومكاسب المهاجمين. يمنح الاستدلال النشط هذه الحلقة شكلًا رياضيًا صريحًا: يحافظ الوكلاء على نماذج توليدية p(o,s) ويستنتج معتقدات ما بعد الاحتمالية q(s) عن طريق تقليل طاقة حرية تفاضلية، ويختارون الإجراءات التي تقلل من طاقة حرية متوقعة على المسارات المستقبلية. يسلط التقرير الضوء على الاستشعار النشط باعتباره مناسبًا بشكل خاص: فإن قرار التحقق من بعض العمليات العديدة والمراقبة المحدودة راجحًا يتم صياغته بشكل طبيعي عن طريق موازنة القيمة المعرفية (الربح المعلوماتي) مقابل القيمة العملية (اكتشاف الشذوذ السريع).

أنماط التطبيقات في الأدبيات

إطار عمل الاستدلال النشط العميق مقدم في مؤتمر GLOBECOM 2020 يستخدم نماذج توليدية للشبكات العصبية لسلوك العمليات الطبيعية وتخطيط الجهد الحر المتوقع بدون توقعات للكشف عن الحالات الشاذة، ويقوم بتنفيذ أربعة متغيرات وكيل تختلف في تقريبات EFE الخاصة بها. CAIRN (الاستدلال النشط السببي مع تدخلات في الوقت الفعلي)، وهو إطار عمل ACM منتقاة للنظر فيه، ينمذج بيانات التلميحات المؤسسية كرسوم بيانية سببية احتمالية ويختار التدخلات مثل حجب الاتصالات أو إعادة تعيين بيانات الاعتماد عن طريق تقليل الجهد الحر المتوقع على مسارات الهجوم المفترضة. تدافع دراسة حول الأمن السيبراني للسيارات ذاتية القيادة عن الاستدلال النشط لتوحيد بيانات المستشعرات والحالة والتحكم وسلامة الاتصالات لاكتشاف التزوير أو التلاعب، وتُطرح فصل في IGI Global حول تحليل الأمن السلوكي (اكتشاف التهديدات الداخلية واكتشاف UEBA) من خلال العدسة ذات الصلة عن كثب لعملية المعالجة التنبؤية.

المشاريع والأدوات الرئيسية

‎‎يتناول التقرير ما وراء وكلاء CAIRN و GLOBECOM، ويصف ACID (اختبار تجريبي نشط لـ Active Inference للدفاع الإلكتروني النشط)، ومسودة TechRxiv التي تشكل Active Inference على عمليات اتخاذ قرار ماركوف القابلة للملاحظة بالكامل مع أربعة متغيرات تقريب EFE للسيناريوهات الدفاعية. نموذج الهجوم البايزي (BAM) ، الذي تم نشره ضمن برنامج CYOTE للبيئات ذات تكنولوجيا العمليات ، يرمز إلى تقدم الهجوم كرسوم بيانية بايزي ويُصنف على أنه منصة متجاورة طبيعية يمكن لطبقة Active Inference أن توسعها، على الرغم من أنه لا يُطرح باعتباره Active Inference. توفر Figaro و PRIME (Charles River Analytics) لغة نمذجة علاقات احتمالية وواجهة مؤسسية يمكن تمديدها أيضًا باستخدام اختيار الإجراء القائم على الطاقة الحرة المجانية. عمل رائد حول بنيات عقول 6G العالمية يقترح وكلاء "الفطريات الإلكترونية التحولية" لتنسيق الاستشعار والتحكم والأمن عبر طبقات الشبكة ، وهو مرتبط مفهوميًا ببروتوكول الويب المكاني IEEE 2874-2025.

مسائل مفتوحة

تحدد التقرير أن توسيع نماذج توليدية للكميات الكبيرة من بيانات التلميحات على مستوى المؤسسات والإنترنت وتنوعها يظل غير حاسم، بالإضافة إلى تصميم وظائف طاقة حرارية متوقعة قوية ضد الأعداء الذين يمكنهم خداع النماذج التوليدية أو استهداف المستشعرات التي يعتمد عليها الوكيل لقيمته المعرفية. كما يسلط الضوء على إمكانية عدم القدرة على تفسيرها وثقة الإنسان في الحلقة الموصوفة نظرًا لأن حسابات وظائف طاقة حرارية مُعرّفة بمعلمات الشبكات العميقة غير شفافة للمحللين، ويلاحظ العمل النظري حول الأنظمة الفيزيائية العامة (بما في ذلك الكم) التي تثبت أنه لا يمكن لنظام ما أن يمثل حالته الداخلية أو ملاحظته بشكل كامل - وهو حد أساسي على الأمن الذاتي والمراقبة الذاتية للعوامل. وأخيرًا، يؤكد التقرير على غياب معايير صارمة لمقارنة الاستدلال النشط بأنظمة قائمة على القواعد وشبكات بايزي كلاسيكية في الأدبيات الحالية.

إطار مرجعي

Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Lancelot Da Costa, Thomas Parr, Noor Sajid, Sebastijan Veselic, Victorita Neacsu, Karl J. Friston (2020). Active inference on discrete state-spaces: A synthesis. Journal of Mathematical Psychology. DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102447. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2015). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2015.09.001. Pablo Lanillos, Cristian Meo, Corrado Pezzato, et al. (2021). Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and Challenges. arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2112.01871.

أفضل الإجراءات التالية

أين تذهب بعد ذلك

Research resourcesResearch Active Inference overview الموارد المصفاة الدليل العالمي استدلال نشط Active Inference والقانون والسياسة

الأسطح الرئيسية

Active Inference والأمن السيبراني في لمحة

استشعار نشط تحت الميزانية

تسمح الطاقة الحرة المتوقعة للمُعامل بالتوفيق بين مكاسب المعلومات وسرعة الكشف عند توفر أجهزة استشعار محدودة أو أدوات باهظة الثمن (مثل فحص حزم عميق) فقط.

تسببي، وليس مجرد ارتباطي

الرسم البياني الاحتمالي للسببية لـ CAIRN حول بيانات الاتصال المؤسسية يسمح بالاستدلال النشط على التأثيرات المباشرة للمقاطعات من مجرد الارتباطات عند تشخيص الهجمات متعددة المراحل.

بشكل أساسي منهجي، وغير معيارية

بالإضافة إلى النموذج ذي الإجماع من CAIRN والتوزيع الميداني لـ BAM، فإن معظم الأنظمة المرجعية هي مسودات أو استطلاعات أو تصاميم مفاهيمية بدون تقييم مباشر بينها وبين الطرق التقليدية للأمن.

الموارد ذات الصلة