由英國核先進(jìn)制造研究中心(Nuclear AMRC)牽頭的研究團隊近日成功示范了一種可實(shí)時(shí)識別核電廠(chǎng)網(wǎng)絡(luò )攻擊的人工智能系統，該系統利用名為“波浪注意力網(wǎng)絡(luò )”(wavy-attention network)的機器學(xué)習技術(shù)。這項研究成果已在近期出版《核工程與設計》上發(fā)表。
現代核電廠(chǎng)越來(lái)越依賴(lài)數字儀控系統，這些系統雖提高了運營(yíng)效率，但也面臨網(wǎng)絡(luò )安全風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò )攻可以通過(guò)用于監測核電廠(chǎng)運行狀況的網(wǎng)絡(luò )傳感器陣列實(shí)施。潛在攻擊者可能通過(guò)輸入虛假數據或篡改控制系統邏輯來(lái)干擾核電廠(chǎng)運行，可能導致設備損壞或引發(fā)更嚴重后果。
研究團隊開(kāi)發(fā)的系統基于谷歌公司(Google)的WaveNet系統，結合了機器學(xué)習技術(shù)，能夠識別傳感器數據流中的異常。該系統由多層一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )組成，每層分析不同傳感器的數據。
