Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели для защиты критической инфраструктуры: оценочные бенчмарки, агентный искусственный интеллект, проблемы и возможности

Критически важные национальные инфраструктуры (Critical National Infrastructures, CNIs), включая энергетические сети, системы водоснабжения, транспортные сети и коммуникационные системы, имеют ключевое значение для современного общества, однако сталкиваются с растущими угрозами кибербезопасности. В настоящем обзорном исследовании проведен всесторонний анализ подходов к защите критической инфраструктуры (Critical Infrastructure Protection, CIP), основанных на искусственном интеллекте. Сначала рассматривается надежность CNIs и представлены общепринятые бенчмарки для оценки больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs) в контексте кибербезопасности. Далее анализируются основные проблемы кибербезопасности с акцентом на доверие, конфиденциальность, устойчивость и защищенность этих жизненно важных систем. На этой основе оценивается роль генеративного искусственного интеллекта и LLMs в повышении эффективности CIP, а также рассматриваются возможности применения агентного искусственного интеллекта для реализации механизмов проактивной защиты. Наконец, сформулированы перспективные направления, призванные содействовать интеграции передовых методов искусственного интеллекта в задачи защиты критической инфраструктуры. Статья предлагает стратегическую дорожную карту для исследователей и практиков, занимающихся укреплением национальной инфраструктуры перед лицом возникающих киберугроз, посредством синтеза современных проблем, стратегий бенчмаркинга и инновационных применений искусственного интеллекта.