Дата публикации в реестре: 2025-05-27T14:14:10Z

Аннотация:

Индустрия 4.0, где конвергенция цифровых технологий влияет на промышленные операции и процессы, характеризуется устойчивостью к кибербезопасности. Таким образом, в Индустрии 4.0 подходы машинного обучения (МО) предлагают огромный потенциал для укрепления киберзащиты, обеспечения устойчивости к кибератакам и повышения киберустойчивости. Одной из наиболее значимых тенденций является рост использования МО в кибербезопасности. Способность МО анализировать большие объемы данных и обнаруживать угрозы, которые пропустят операторы-люди, позиционирует его как важнейший инструмент в арсенале кибербезопасности. Этот обзор предлагает всесторонний обзор и изучает, как МО поддерживает аспекты кибербезопасности, включая оценку рисков, реагирование на инциденты, обмен информацией об угрозах, обнаружение вторжений и защиту моделей МО от кибератак. В этом обзоре обсуждаются преимущества и недостатки существующих методов, определяются новые тенденции и предлагаются направления исследований путем тщательного изучения текущих фреймворков, тематических исследований и методологий. Кроме того, мы обсуждаем несколько тем, включая подходы к прогнозной оценке рисков, платформы для совместного обмена данными об угрозах, модели обнаружения вторжений на основе машинного обучения, стратегии автоматизированного реагирования на инциденты и методы смягчения манипуляций в моделях машинного обучения. Кроме того, в исследовании определяются приложения языковых моделей для повышения устойчивости кибербезопасности. Целью этой статьи является предоставление углубленного обзора достижений с опорой на знания из академических дисциплин. Кроме того, исследование направлено на вдохновение концепций и стратегий для укрепления киберустойчивости в средах Индустрии 4.0.

Тип: Article

Источник: IEEE Access