Использование машинного обучения для обеспечения устойчивости к кибербезопасности в Индустрии 4.0: проблемы и будущие направления

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.

Leveraging Machine Learning for Cybersecurity Resilience in Industry 4.0: Challenges and Future Directions

Industry 4.0, where the convergence of digital technology impacts industrial operations and processes, is characterized by cybersecurity resilience. Therefore, in Industry 4.0, Machine Learning (ML) approaches offer enormous potential for strengthening cyber defenses, guaranteeing resistance against cyber attacks, and improving cyber resilience. One of the most significant trends is the rise of ML in cybersecurity. ML’s ability to analyze vast amounts of data and detect threats that human operators will miss positions it as a crucial tool in the cybersecurity arsenal. This survey offers a comprehensive overview and examines how ML supports facets of cybersecurity, including risk evaluation, incident response sharing threat intelligence, intrusion detection, and safeguarding ML models from attacks. This survey discusses existing techniques’ benefits and drawbacks, identifies emerging trends, and proposes research directions by scrutinizing current frameworks, case studies, and methodologies. Furthermore, we discuss several topics, including predictive risk assessment approaches, collaborative threat intelligence sharing platforms, ML-driven intrusion detection models, automated incident response strategies, and techniques for mitigating manipulations in ML models. Furthermore, the survey identifies the applications of language models in enhancing cybersecurity resilience. This article intends to offer an in-depth look at the advancements by drawing on knowledge from academic disciplines. Moreover, the survey aims to inspire concepts and strategies for bolstering cyber resilience in Industry 4.0 environments.