Güvenlik ekipleri, algılama sistemlerinin neden daha fazla bilgi işlem gerektirdiğini açıklamak için çok zaman harcıyor. Bulut faturaları artıyor, modeller daha sık yeniden eğitiliyor ve mevcut yığınlara yeni analiz hatları ekleniyor. Bu konuşmalar genellikle kapsam ve doğruluk üzerine odaklanır. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, anormallik tespit modellerini enerji kullanımı ve ilgili karbon çıktısının yanı sıra ölçerek ve bilgi işlem tüketimini güvenlik operasyonlarının bir parçası olarak ele alarak farklı bir yaklaşım benimsiyor.
Enerji kullanımı güvenlik operasyonlarının bir parçası haline geliyor
Makine öğrenimi birçok algılama iş akışının merkezinde yer alır. Güvenlik ekipleri şüpheli trafiği işaretlemek, anormal davranışları belirlemek ve önceliklendirme kararlarını desteklemek için modellere güvenir. Bu sistemler sürekli çalışır ve düzenli olarak yeniden eğitilir. Her döngü, bulut kullanım raporlarında ve dahili maliyet incelemelerinde görünen bilgi işlem kaynaklarını çizer.
Enerji tüketimi aynı zamanda altyapı planlamasıyla da bağlantılıdır. Tespit platformlarını yöneten ekiplerin, modellerin ne sıklıkla yeniden eğitildiğine, ne kadar veri işlediklerine ve bu iş yüklerinin nerede çalıştırılacağına karar vermesi gerekir. Çalışma, enerji kullanımını harici bir endişeden ziyade tespit sistemlerinin ölçülebilir bir özelliği olarak ele alıyor.
Araştırma neyi ölçmek için yola çıktı?
Araştırmacılar, çalışmayı iki boyutta algılama modellerini değerlendirmek için tasarladılar. Bir boyut, hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı gibi standart tespit ölçümlerine odaklandı. Diğer boyut ise hem eğitim hem de çıkarım sırasında enerji tüketimini ve karbon emisyonlarını takip ediyordu.
Deneyler kontrollü bir Google Colab ortamında gerçekleştirildi. Araştırmacılar, sistem aktivitesine ve bölgesel enerji verilerine dayanarak güç tüketimini ve karbon çıkışını tahmin etmek için CodeCarbon aracını kullandı. Bu kurulum, derin enstrümantasyon olmadan modeller arasında tutarlı ölçüm yapılmasına olanak sağladı.
Çalışmada, güvenlik ekiplerinin halihazırda üretim ve araştırma ortamlarından tanıdığı çeşitli modeller değerlendirildi:
- Lojistik regresyon
- Rastgele orman
- Destek vektör makinesi
- İzolasyon ormanı
- XGBoost
Bu modeller, izinsiz giriş tespit sistemlerinde ve ağ izleme araçlarında yaygın olarak bulunan çeşitli karmaşıklık düzeylerini ve öğrenme yaklaşımlarını temsil eder.
Tespit sonuçlarına enerji ve karbon verileri ekleme
Algılama kalitesini bilgi işlem kullanımıyla ilişkilendirmek için araştırmacılar, Eko Verimlilik Endeksi adı verilen tek bir ölçüm geliştirdi. Endeks, F1 puanının tüketilen kilovat saate bölünmesiyle enerji tüketimine göre tespit performansını ifade eder.
Bu yaklaşım doğruluk ve enerji kullanımını aynı çerçeveye yerleştirir. Güvenlik ekipleri, ayrı kontrol panellerine veya maliyet raporlarına ihtiyaç duymadan, bir modelin belirli bir tespit sonucuna ulaşmak için ne kadar bilgi işlem kullandığını görebilir.
Sonuçlarda öne çıkanlar
Sonuçlar, test edilen modeller arasında tutarlı modeller gösterdi. Daha basit modeller hem eğitim hem de çıkarım sırasında çok az enerji tüketiyordu. Daha karmaşık topluluk modelleri, daha yüksek düzeyde bilgi işlem gerektiriyordu ve laboratuvar ortamında daha yüksek ölçülen emisyonlar üretiyordu.
Optimize edilmiş modeller ve azaltılmış özellik kümeleriyle eğitilen modeller, daha düşük enerji tüketimiyle güçlü tespit puanları gösterdi. Temel bileşen analizi kullanılarak yapılan özellik azaltma, veri kümesinde gözlemlenen algılama davranışını bozmadan eğitim süresini kısalttı ve güç tüketimini azalttı.
Çalışma ayrıca izolasyon ormanı gibi denetimsiz yaklaşımların tasarımları nedeniyle minimum enerji tükettiğini gösterdi. Tespit puanları veri kümesi yapısına göre değişiklik gösteriyordu; bu da modelleri değerlendirirken sürdürülebilirlik metriklerini tespit metrikleriyle eşleştirmenin önemini güçlendiriyordu.
Uygulamada özellik azaltma ve optimizasyon
Özellik azaltma sonuçlarda merkezi bir rol oynadı. Temel bileşen analizi, ilişkili özellikleri daha az sayıda bileşene yoğunlaştırdı. Bu, eğitim ve çıkarım sırasında gereken hesaplama miktarını azalttı.
Güvenlik ekipleri halihazırda rutin tespit mühendisliğinin bir parçası olarak özellik seçimi ve ayarlama işlemlerini gerçekleştirmektedir. Araştırma, bu adımların enerji tüketimini de ölçülebilir şekillerde etkilediğini gösteriyor. Daha kısa eğitim döngüleri, tekrarlanan yeniden eğitim programları boyunca bilgi işlem talebini azaltır ve ilgili emisyonları azaltır.
Parametre ayarlama yoluyla yapılan optimizasyon da benzer etkiler gösterdi. Ağaç derinliğini, öğrenme oranlarını ve model boyutunu ayarlamak, eğitim çalışmaları sırasında hem tespit sonuçlarını hem de enerji kullanımını değiştirdi.
Bunun güvenlik ekipleri için anlamı nedir?
Bulgular, güvenlik ekiplerine algılama sistemlerini değerlendirirken dikkate almaları gereken başka bir operasyonel sinyal veriyor. Enerji kullanımı, algılama kalitesi, gecikme ve kapsama alanının yanı sıra ölçülebilir bir özellik haline gelir.
Bütçeleme ve kapasite planlamasından sorumlu ekipler, bu tür verileri modelin yeniden eğitim sıklığı ve dağıtım kapsamı hakkındaki kararları desteklemek için kullanabilir. Algılama mühendisleri, işlem hattı tasarımı sırasında bilgi işlem tüketimini model seçimine dahil edebilir. Platform sahipleri, algılama iş yüklerinin altyapı kullanımına nasıl katkıda bulunduğunu görebilir.
Araştırma aynı zamanda sürdürülebilirlik ve kaynak tüketimiyle ilgili artan dahili raporlama gereksinimleriyle de uyumludur. Güvenlik araçları genellikle sürekli ve uygun ölçekte çalışır. Enerji kullanımının model düzeyinde ölçülmesi, tespit hedeflerini değiştirmeden daha geniş altyapı sorumluluğunu destekler.
Bu araştırmanın uygun olduğu yer
Çalışma sınırlı bir veri setine ve kontrollü bir laboratuvar ortamına dayanıyor. Colab’da ölçülen enerji değerleri mutlak anlamda küçük kalıyor. Sonuçlar, algılama sistemleri gerçek ağlar arasında ölçeklendiğinde model tasarımının bilgi işlem davranışını nasıl etkilediğine dair yön verici bilgiler sunar.
Bir eserin değeri yönteminde yatmaktadır. Tespit performansının ve enerji tüketiminin birlikte ölçülmesi, güvenlik ekiplerine yalnızca doğruluk ölçümlerinin ötesinde model davranışı hakkında akıl yürütme yolu sağlar.