Искусственный интеллект и защита информации Компьютеры невероятно быстры, точны

Люди очень медлительны, неточны и сообразительны. Вместе они составляют невообразимую

силу.

А. Эйнштейн

решения (руководители высшего звена, специалисты по защите информации, системные администраторы,

рядовые пользователи), вынуждены действовать в условиях наличия факторов неопределенности, связанных c:
неточностью и недостоверностью исходных данных,
неполнотой знаний о рассматриваемом объекте,
неоднозначностью принимаемых решений
[Нариньяни: «НЕ-факторы»].

отдельных функций ЗИ с помощью ПАСЗИ (системы обнаружения атак, межсетевые

экраны, сканеры уязвимости и т.п.) являются ограниченными и не позволяют решать поставленные задачи в полном объеме.

Эшби]: для успешного функционирования системы сложность ее управляющей части (функции

и методы) должна соответствовать сложности управляемого объекта и среды, в которой он функционирует.
В информационной безопасности: защита должна быть адекватна нападению в условиях факторов неопределенности.

быть адекватна нападению в условиях факторов неопределенности (боты):
На конференции Google

I/O 2018 представили reCAPTCHA v3 – самая популярная система для блокировки ботов, то есть автоматизированных действий на разных сервисах в сети интернет. Систему критиковали ранее:
за эксплуатацию бесплатного человеческого труда
(Google использовала для оцифровки книг),
за осложнение жизни людям с нарушениями зрения и
другими болезнями вроде дислексии;
за излишнюю сложность – людям трудно или
невозможно правильно ответить на вопрос
за то, что CAPTCHA решается средствами распознавания
самой Google
Третья версия работает незаметно для пользователей,
используя методы поведенческого анализа.

быть адекватна нападению в условиях факторов неопределенности (биометрия):

Китаянка дважды возвращала

iPhone X в Apple Store и получала полную денежную компенсацию из-за некорректной работы Face ID [2017 г.].
В обоих случаях система Face ID ложно срабатывала на лицо её коллеги.
[https://www.iphones.ru/iNotes/764763]

которые выполняет высококвалифицированный оператор (эксперт) на основе профессиональных знаний и

опыта.
Решаемые экспертом задачи относятся к классу плохоформализуемых (неструктурированных) задач.

на основе нечеткой логики (НЛ);
генетические алгоритмы (ГА);
экспертные системы (ЭС);
мультиагентные системы

(МАС);
искусственные иммунные системы (ИИС).

(англ – intelligence) происходит от латинского intellectus – «познание, понимание,

рассудок».
 
[Словарь английского языка Вебстера (Webster, 1956)]
«Интеллект – это:
способность успешно реагировать на любую, особенно новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения;
способность понимать взаимосвязи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели».

позволяющее ей принимать правильные (осмысленные, разумные) решения в условиях неопределенности

внешней среды или самой решаемой задачи.

Р. Стернберг (Йельский университет, США), выделяет три типа интеллекта:
контекстный (зависящий от ситуации) – вы приспосабливаетесь к окружающим условиям, изменяете их или выбираете другие условия, удовлетворяющие потребностям;
эмпирический (основанный на опыте) – вы решаете новые задачи в незнакомых ситуациях на основе имеющегося у вас опыта;
внутренний – поиск подхода к проблеме и оценке его результатов, чтобы решить – правильный это подход, или его надо изменить.

1956 г. в Дартсмудском колледже (США). «Intelligence» буквально означает «умение

рассуждать разумно», а не «интеллект» (Intellect).

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – это «наука о концепциях, позволяющих вычислительным машинам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.
Центральная задача ИИ – сделать вычислительные машины более полезными и понять принципы, лежащие в основе интеллекта».
 
Ключевыми компонентами ИИ являются:
интерактивный диалог «человек–машина»,
эвристики (теоретически не обоснованные правила),
программирование экспертных систем.

вычислительной машины решать антропоморфные задачи на основе анализа, организации и

преобразования данных в знания практически без участия человека.

Знания – структурированная информация, приобретаемая и используемая для устранения неопределенности относительно решаемой задачи.
 
Ключевые компоненты вычислительного интеллекта (ВИ):
компьютерная математика,
когнитивные построения,
интеллектуальное управление.

трудно формализуемых, плохо поставленных задач, традиционно решаемых человеком с привлечением

опыта, аналогий, интуиции и т.д.
ВИ – инструментарий: методическое обеспечение, комплекс алгоритмов и программ, позволяющих решать широкий спектр антропоморфных задач.
 
Искусственный интеллект (ИИ) – это направление науки и техники, ориентированное на создание программно-аппаратных средств решения интеллектуальных задач.

решения, связаны с областями, в которых знания принципиально неполны, неточны,

некорректны и характеризуются немалым числом характеристик, начинающихся с частицы «НЕ».
А.С. Нариньяни назвал эти характеристики «НЕ-факторами».

Интеллектуальные задачи – задачи, в которых логическая (смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной:
анализ ситуаций и принятие решений,
понимание и синтез текстов на естественном языке,
понимание и синтез речи,
управление роботами,
анализ визуальной информации и т. д.

задач
Упрощенная модель человеческого восприятия состоит из:
моделирование человеческих рассуждений (левое полушарие)

– модели логико-символьного уровня — это логические (формальные) и эвристические (неформальные) модели, базирующиеся на опыте экспертов.
Эвристика – теоретически не обоснованные правила.
моделирование процессов обработки образной информации (правое полушарие) — нейросети, генетические алгоритмы и т.д.

Рыбина):
исследования закономерностей мышления и разумного поведения:
концепции моделирования мозга (нейронная,

вероятностная и т.д.),
моделирование восприятия и т.д.,
исследования, связанные с моделями представления и обработки знаний об окружающем мире.

по двум направлениям:
Бионическое – попытка смоделировать деятельность мозга, его психофизиологические

свойства в надежде воспроизвести на ЭВМ или с помощью специальных технических устройств ИИ или искусственный разум.
Прагматическое – разработка программ, позволяющих средствами ЭВМ воспроизвести те процессы, которые у человека являются результатом его мыслительной деятельности.
В этом направлении выделяют:
Моделирование на ЭВМ отдельных функций творческих процессов.
Внешняя интеллектуализация ЭВМ (организация интеллектуальных интерфейсов)
Внутренняя интеллектуализация ЭВМ (новые архитектуры ЭВМ)
Целенаправленное поведение роботов (интеллектуальные роботы)

а фрагмент, который вычленяется из этого мира, в ИИ называется

предметной областью.

Проблемная область – предметная область плюс решаемые задачи.

Человеческое сознание формирует понятийную структуру в процессе взаимодействия с окружающим миром.

Понятийная структура – совокупность понятий предметной области плюс способы рассуждений о понятиях, связанные с решением конкретных задач.

В ИИ для моделирования понятийной структуры проблемной области используются три источника знаний:
источник знаний первого рода — человек;
источник знаний второго рода — книги, справочники, инструкции и т.д.;
источник знаний третьего рода — базы данных.

сформированную понятийную структуру проблемной области.

Основная задача – построением модели проблемной

области, т.е. базы знаний.

Любая система, обладающая базой знаний о некоторой проблемной области, может рассматриваться как интеллектуальная. Построение интеллектуальных систем является важнейшим направлением искусственного интеллекта.

как объединить результаты нескольких процессов концептуализации?
как сделать явными связи

результирующих баз знаний?
как сделать понятными базы зна­ний между собой?

Онтология — это база знаний специального типа, которая может «читаться», «пониматься», «отчуждаться» от их разработчика и/или физически разделяться пользователями.

= < А, В, С >,
где А — конечное множество

концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология О;
В — конечное множество отношений между концептами (понятиями, терминами) заданной предметной области;
С — конечное множество функций интерпретации (аксиоматизация), заданных на А и В.