Д-р инж. Димитрия Михайлова е главен асистент в катедра Комуникационни мрежи към Факултета по телекомуникации на Технически университет – София. Завършва образователно-квалификационните степени бакалавър и магистър в ТУ-София, специалност "Телекомуникации", съответно през 2014 г. и 2016 г. През 2019 г. защитава докторска дисертация на тема "Методи и алгоритми за сигурни комуникации на физическо ниво в безжични телекомуникационни мрежи".
Научната ѝ дейност е насочена към разработване и изследване на различни подходи за установяване на сигурност, предимно посредством подходи на физическия слой от комуникационния модел. Тези алгоритми обикновено са базирани на теория на информацията и предоставят високо ниво на защита посредством естествените случайни свойства на сигналите и комуникационната среда за предаване, характеризират се с ниска изчислителна сложност и ниска консумация на енергия, което ги прави особено подходящи за приложение в системи с ограничени ресурси. До момента д-р инж.
Димитрия Михайлова е съавтор на 31 научни публикации, изнесени на международни конференции или публикувани в научни списания, участвала е в един образователен проект и осем научноизследователски проекта, четири от които текущи.
Можете ли да ни разкажете повече за Вашия проект и как решихте да се фокусирате върху киберсигурността и защитата от сложни кибератаки?
Работата ми по проекта може най-общо да бъде разделена на три етапа. В първия етап е предвиден анализ на съществуващите до момента атаки, използващи машинно обучение и изкуствен интелект. Вторият етап включва изследвания на методи за защита от този тип атаки. В последния етап на проекта следва да бъде предложен нов алгоритъм за противодействие на атаки, базирани на машинно обучение и изкуствен интелект.
Аз работя в сферата на сигурността на т. нар. физическо ниво от 2016-та година, когато бях зачислена в докторантура в катедра Комуникационни мрежи на Факултета по телекомуникации в Технически университет – София. Още тогава с моите научни ръководители – доц. Златка Вълкова-Джарвис и проф. Георги Илиев, се спряхме на тема на дисертационния труд, свързана със сигурността, която се основава на фундаменталните обработки, присъщи за предаването на сигнала в комуникационната среда.
Какви конкретни методи и технологии използвате във Вашия проект за разработване на иновативни алгоритми за защита от кибератаки?
Моят проект е насочен към кибератаките, които са базирани на машинно обучение (ML - Machine Learning) и изкуствен интелект (AI - Artificial Intelligence). Това е така поради интензивното развитие на тези технологии и очакваното им внедряване в 6G системите, което ще увеличи сложните интелигентни атаки и трябва да бъде задълбочено изследвано. Съвсем логично е алгоритмите за откриване и противодействие на този вид атаки също да включват използването на подходи от ML и/или AI, но това не изключва и традиционните методи за киберсигурност, както и подходи за сигурност на физическо ниво.
Какви са основните предизвикателства, пред които сте изправени при разработването на тези алгоритми, особено в контекста на бързо развиващите се 6G мрежи?
Именно бързото развитие на технологиите, които са в основата на безжичните системи от следващо поколение, каквито в момента са и 6G мрежите, се явява основно предизвикатество за разработването на методи и алгоритми за защита от кибератаки. Това е така, защото новите изисквания за високи скорости на предаване, обхват на големи разстояния, динамично променяща се среда и директна комуникация между устройствата в 6G мрежите могат да бъдат постигнати посредством нови технологии, които тепърва са обект на разработване и изследване.
Такива са например: THz комуникациите, включващи предаване на електромагнитни вълни в честотния обхват от 0.1 до 10 THz; JC&S (Joint Communication and Sensing) технологията, интегрираща радиолокационни възможности за наблюдение и безжични комуникации в една физическа система;, а също и интегрирането на IRSs (Intelligent Reflective Surfaces) за подобряване на комуникационния обхват, скорост и енергийна ефективност посредством програмируем метаматериал. Всичко това, в комбинация с интегрирането на машинно обучение и изкуствен интелект, открива нови уязвимости в нововъзникващите системи и отваря нови възможности за кибератаки.
Какви са потенциалните приложения на Вашите разработки в реалния свят и как те могат да подобрят сигурността на цифровите системи?
В резултат от работата по проекта следва да бъде предложен алгоритъм, който да подобрява сигурността на цифровите системи откривайки и/или противодействайки на атаки, базирани на ML и AI. Работата на този алгоритъм следва да бъде обстойно изследвана в различни среди и при различни условия, първо симулационно, а в последствие и експериментално в реална опитна постановка. В случай, че ефективността на работа на метода покрие определени критерии, то внедряването на този алгоритъм в съществуващи безжични мрежи от следващо поколение би било една напълно реализуема задача.
Какви са основните различия между традиционните методи за киберзащита и тези, които вие разработвате?
До момента научноизследователската ми дейност е свързана основно със сигурността на физическия слой. Най-общо структурата на една комуникационна система може да бъде разделена на седем йерархични нива, които функционират съвместно, за да може да бъде изградена връзка между отделните системи. Най-долният слой, физическият, определя типа на физическата среда, по която се предават сигналите, характеристиките на средата и обработките на сигналите, необходими за успешната реализация на комуникационния обмен. Сигурността на физическия слой PLS (Physical Layer Security) е една тема, която е обект на засилен научноизследователски интерес през последното десетилетие.
Основните предимства на PLS подходите за сигурност пред традиционните са в това, че тези методи обикновено не зависят от технологията за радиодостъп и предлагат "вградена" сигурност, която е непробиваема от гледна точка на теория на информацията. Това ги прави подходящи за защита на мрежи, в които устройствата са с ограничени изчислителни ресурси, памет или с енергийни ограничения. Освен това, PLS не се позовава на изчислителната сложност, благодарение на което може да постигне сигурни и надеждни комуникации дори в присъствието на нелегитимен потребител, разполагащ с устройства с неoграничена изчислителна мощност. Не такъв е случаят, когато сигурността на системата е заложена чрез изчислително-базираните криптографски техники и може лесно да бъде компрометирана, ако неоторизиран потребител разполага с достатъчно капацитет за решаването на сложния математически проблем на криптоалгоритъма.
За постигане на оптимални резултати в защитата срещу нови усъвършенствани атаки, базирани на машинно обучение и изкуствен интелект, би могло да се приложи комбинация от традиционни методи за сигурност и такива на физическо ниво.
Какви са Вашите очаквания за бъдещето на киберсигурността?
Освен че технологиите машинно обучение и изкуствен интелект могат да бъдат използвани за създаването на сложни кибератаки, които да бъдат по-ефективни и по-труднооткриваеми, тези технологии могат да бъдат използвани за подобряване на ефективната работа на мрежите от следващо поколение, повишаване на техните надеждност и устойчивост. Могат също така да се използват за създаването на мощни инструменти за защита, които да бъдат по-прецизни и с по-голямо бързодействие от съществуващите до момента. Следователно, изграждането на едно добре защитено киберпространство в комуникационните мрежи от следващо поколение е една реализуема задача, за чието изпълнение се трудят много инженери по цял свят.
Какви са основните уроци, които сте научили по време на вашата работа по този проект и какво бихте посъветвали младите учени, които искат да се занимават с киберсигурност?
Работата ми по този проект е в своя начален етап, тепърва предстои да бъдат научени уроците, изхождащи от работата по проекта. Младите учени, които искат да се занимават с киберсигурност, бих посъветвала да не се плашат от бързото развитие на сектора, а да четат много, за да може приносът им да е актуален, да работят усърдно и упорито. Това би гарантирало постигането на удовлетворяващи резултати, които да бъдат признати в международната научна общност.
Какви са основните критики или скептицизъм, които сте срещнали относно разработването на проекта Ви?
Моят проект все още е в начален етап на разработване, тепърва предстои постигането на конкретни резултати и публикуването им на международни конференции или в списания. Едва след като резултатите добият публичност би могло да бъдат коментирани, цитирани или критикувани. А относно проектопредложението, с което спечелих една от наградите "За жените в науката", до момента не съм срещала критики или скептицизъм, свързани с темата на проекта. Мисля, че всички можем да се съгласим с актуалността на проблема, който е заложен и в една от директивите на ЕС за мрежови и информационни системи.
Какви са Вашите наблюдения за ролята на жените в науката и инженерството и как можем да насърчим повече жени да се включат в тези области?
Въпреки по-малката им численост, жените в света на технологиите са не по-малко успешни от мъжете. Техническите науки действително са една сфера, която по своята същност повече вълнува мъжете, но жените по природа сме по-старателни и влагаме повече чувство в работата си, и смятам, че през годините жените достойно са доказали своя потенциал и в тази област. Особено в направлението Информационни и комуникационни технологии, в което аз работя, има доста стабилно дамско присъствие.
| 0 | 0 |
