Treść głównego artykułu

Abstrakt

Ogromne ilości danych, jakie przechodzą przez sektor energetyczny, stwarzają potrzebę wdrażania nowych technologii i rozwiązań z zastosowaniem technik i algorytmów sztucznej inteligencji (AI). Tematyka z tym związana ma utorować drogę do analizy problemu badawczego, jakim jest wpływ sztucznej inteligencji na zwiększenie odporności sieci energetycznych i zmniejszenie prawdopodobieństwa występowania przerw w dostawach energii spowodowanych atakami w cyberprzestrzeni. Oczekuje się więc, że sztuczna inteligencja będzie jednym ze środków rozwoju bezpieczeństwa, ekonomii i niezawodności energetyki. W artykule wskazano lukę prawną, która dotyczy obecnej sztucznej inteligencji, sektora energii i polityki cyberterroryzmu. Postawiono tezę, że połączenie platformy w ramach sztucznej inteligencji i badań nad energią daje szansę na to, że platforma energetyczna lub rynek oparty na sztucznej inteligencji mogą być potencjalnym rozwiązaniem dla systemów energetycznych nowej generacji we włączeniu ogromnych rozproszonych zasobów odnawialnych, a taką możliwość stwarza dyrektywa NIS. Wraz z postępującym rozwojem narzędzi sztucznej inteligencji wzrasta wrażliwość całej struktury na ryzyko ataków cybernetycznych. Ponieważ istnieje uzasadniona obawa, że AI zostanie wykorzystana do niepożądanych celów, konieczne jest zabezpieczenie systemów z nią związanych.

Słowa kluczowe

sztuczna inteligencja polityka energetyczna cyberbezpieczeństwo Unia Europejska artificial intelligence energy policy cybersecurity European Union

Szczegóły artykułu

Jak cytować
Oleksiewicz, I. (2020). Cyberbezpieczeństwo i sztuczna inteligencja w sektorze energetycznym UE. Rocznik Bezpieczeństwa Międzynarodowego, 14(1), 221–238. https://doi.org/10.34862/rbm.2020.1.13

Bibliografia

  1. Acemoglu, D., Restrepo, P. (2018). Artificial Intelligence, Automation and Work. (NBER Working Paper 24196). Cambridge: The National Bureau of Economic Research.: https://doi.org/10.3386/w24196.
  2. Ahmad, T., Chen, H. (2018). Utility Companies Strategy for Short-term Energy Demand for Ecasting Using Machine Learning Based Models. Sustainable Cities and Society, 39, 401–417. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.03.002.
  3. Ahmad, T., Chen, H., Shah, W. (2019). Effective Bulk Energy Consumption Control and Management for Power Utilities Using Artificial Intelligence Techniques under Conventional and Renewable Energy Resources. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 109, 242–258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.02.023.
  4. Ahmadi, A., Afrouzi, M. (2012). An Empirical Analysis on the Adoption of Electronic Banking in the Financial Institutes Using Structural, Behavioral and Contextual Factors. Management Science Letters, 2(5), 1669–1682. DOI: https://doi.org/10.5267/j.msl.2012.04.022
  5. AI Watch (2020, 29 kwietnia). AI Watch. Monitor the Development, Uptake and Impact of Artificial Intelligence for Europe. European Commission. Dostęp: https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch_en [29.04.2020].
  6. Barfield, W. (2015). Cyber-Humans. Our Future with Machines. Cham: Copernicus Books/Springer.
  7. Bilalovic, J., Patel, A., Zhang, H. (2017). Renewable Energy. Present Research and Future Scope of Artificial Intelligence. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 77, 297–317. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.04.018.
  8. Biscop, S. (2019). The EU Global Strategy 2020 (Security Policy Brief No.108). Brussels: EGMONT – Royal Institute for International Relations. Dostęp: http://www.egmontinstitute.be/content/uploads/2019/03/SPB108.pdf?type=pdf [15.04.2020].
  9. Bose, B.K. (2017). Artificial Intelligence Techniques in Smart Grid and Renewable Energy Systems – Some Example Applications. Proceedings of the IEEE, 105(11), 2262–2273. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2017.2756596.
  10. Bostrom, N. (2014). Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press.
  11. Brancucci Martinez-Anido, C., Botor, B., Florita, A.R., Draxl, A., Lu, S., Hamann, H.F., Hodge, B. (2016).The Value of Day–ahead Solar Power Forecasting Improvement. Solar Energy, 129, 192–203. DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.01.049.
  12. [B2G] High-Level Expert Group on Business-to-Government Data Sharing (2020). Towards a European Strategy on Business-to-government Data Sharing for the Public Interest. Final Report. European Commission. Luxembourg: Publications Office of the European Union. Dostęp: https://www.euractiv.com/wp-content/uploads/sites/2/2020/02/B2GDataSharingExpertGroupReport-1.pdf [10.04.2020].
  13. Campbell, J.A. (1986). On Artificial Intelligence. Artificial Intelligence Review, 1(1), 3–9. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01988524.
  14. Dounis, A. (2010). Artificial Intelligence for Energy Conservation in Buildings. Advances in Building Energy Research, 4(1), 267-299. DOI: https://doi.org/10.3763/aber.2009.0408.
  15. Dyrektywa NIS (2016). Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady UE nr 2016/1148 z dnia 6 lipca 2016 r. w sprawie środków na rzecz wysokiego wspólnego poziomu bezpieczeństwa sieci i systemów informatycznych na terytorium Unii (Dz. Urz. Unii Europejskiej L 194/1 z 19.07.2016). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016L1148&from=EN [10.04.2020].
  16. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2013/40/UE z dnia 12 sierpnia 2013 r. dotycząca ataków na systemy informatyczne i zastępująca decyzję ramową Rady 2005/222/WSiSW (Dz. Urz. Unii Europejskiej L 218/8 z 14.08.2013). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32013L0040&from=pl [10.04.2020].
  17. [EEAS] European External Action Service (2016). Wspólna wizja, wspólne działanie: Silniejsza Europa. Globalna strategia na rzecz polityki zagranicznej i bezpieczeństwa Unii Europejskiej. Dostęp: http://eeas.europa.eu/archives/docs/top_stories/pdf/eugs_pl_.pdf [13.04.2020].
  18. EECSP (2017). Cyber Security in the Energy Sector. Recommendations for the European Commission on a European Strategic Framework and Potential Future Legislative Acts for the Energy Sector (EECSP Report). Energy Expert Cyber Security Platform. Dostęp: https://ec.europa.eu/energy/sites/ener/files/documents/eecsp_report_final.pdf [15.04.2020].
  19. EU Member States sign up to cooperate on Artificial Intelligence (2018, 27 July). DG Connect. European Commission. Dostęp: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/eu-member-states-sign-cooperate-artificial-intelligence [28.04.2020].
  20. European Commission and High Representative of the EU for Foreign Affairs and Security Policy (2013, 7 luty). Cybersecurity Strategy of the European Union: An Open, Safe and Secure Cyberspace. Joint Communication to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions (JOIN (2013) 1 final). Dostęp: http://www.eeas.europa.eu/archives/docs/policies/eu-cyber-security/cybsec_comm_en.pdf [20.04.2020].
  21. Evans, P., Gawer, A. (2016). The Rise of the Platform Enterprise: a Global Survey (The Emerging Platform Economy Series No. 1). New York: The Center for Global Enterprise. Dostęp: https://www.issuelab.org/resources/23830/23830.pdf [28.04.2020].
  22. Gawer, A. (2014). Bridging Differing Perspectives on Technological Platforms: Toward an Integrative Framework. Research Policy, 43(7), 1239–1249. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.03.006
  23. Hansell, G., Grassie, W. (2011). Transhumanism and Its Critics. Philadelphia: Metanexus Institute.
  24. IRENA (2019). Artificial Intelligence and Big Data Innovation Landscape Brief. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency. Dostęp: https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2019/Sep/IRENA_AI_Big_Data_2019.pdf?la=en&hash=9A003F48B639B810237FEEAF61D47C74F8D8F07F [10.04.2020].
  25. Johannesen, N.J., Kolhe, M., Goodwin M. (2019). Relative Evaluation of Regression Tools for Urban Area Electrical Energy Demand Forecasting. Journal of Cleaner Production, 218, 555–564. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.108.
  26. Kakoudaki, D. (2014). Anatomy of a Robot: Literature, Cinema, and the Cultural Work of Artificial. New Brunswick & London: Rutgers University Press.
  27. Komisja Europejska (2020a, 19 luty). Biała Księga w sprawie sztucznej inteligencji. Europejskie podejście do doskonałości i zaufania (COM (2020) 65 final). Dostęp: https://op.europa.eu/pl/publication-detail/-/publication/aace9398-594d-11ea-8b81-01aa75ed71a1/language-pl/format-PDF [15.04.2020].
  28. Komisja Europejska (2020b, 19 luty). Europejska strategia w zakresie danych. Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów (COM (2020) 66 final). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0066&from=EN [15.04.2020].
  29. Komisja Europejska (2018, 7 grudnia). Skoordynowany plan w sprawie sztucznej inteligencji. Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady Europejskiej, Rady, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów (COM (2018) 795 final). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:52018DC0795 [10.04.2020].
  30. Komisja Europejska (2015, 6 maja). Strategia jednolitego rynku cyfrowego dla Europy. Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów (SWD (2015) 100 final). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:52015DC0192&from=EN [10.04.2020].
  31. Kumar, B.R.S., Varalakshmi, N., Lokeshwari, S.S., Rohit, K., Manjunath, R., Sahana, D.N. (2017). Eco-friendly IOT based waste segregation and management. W: 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT, Mysuru, 2017, s. 297-299). DOI 10.1109/ICEECCOT.2017.8284686.
  32. Leach, R. (2015). Political Ideology in Britain (3rd ed.). London: Macmillan International Higher Education.
  33. Lu, R., Hong, S.H., Yu, M. (2019). Demand Response for Home Energy Management Using Reinforcement Learning and Artificial Neural Network. IEEE Transactions on Smart Grid, 10(6), 6629–6639. DOI: https://doi.org/10.1109/TSG.2019.2909266.
  34. Macedo, M.N.Q., Galo, J.J.M., de Almeida, L.A.L., de Lima, A.C. (2015). Demand Side Management Using Artificial Neural Networks in a Smart Grid Environment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 41, 128-133. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.035.
  35. Malle, B., Scheutz, M., Arnold, T., Voiklis, J., Cusimano, C. (2015). Sacrifice One for the Good of Many? People Apply Different Moral Norms to Human and Robot Agents. HRI '15: Proceedings of the Tenth Annual ACM (IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (pp. 117–124). DOI: https://doi.org/10.1145/2696454.2696458.
  36. Mamak, K. (2017). Prawo karne przyszłości. Warszawa: Wolters Kluwer.
  37. Mocanu, E., Nguyen, P., Gibescu, M., Kling, W. (2016). Deep Learning for Estimating Building Energy Consumption. Sustainable Energy, Grids and Networks, 6, 91–99. DOI: https://doi.org/10.1016/j.segan.2016.02.005.
  38. Nagy, K., Hajrizi, E. (2018). Beyond the Age of Oil and Gas. How Artificial Intelligence Is Transforming the Energy Portfolio of the Societies. IFAC PapersOnLine, 51(30), 308–310. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.307.
  39. NIS (2019). EU Coordinated Risk Assessment of the Cybersecurity of 5G Networks – Report (2019). NIS Operation Group. Brussels: European Union. Dostęp: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_19_6049 [15.04.2020].
  40. Oleksiewicz, I. (2019). Zarys polityki cyberbezpieczeństwa Unii Europejskiej. Casus Polski i RFN. Warszawa: Dom Wydawniczy Elipsa.
  41. Pagallo, U. (2013). The Laws of Robots: Crimes, Contracts, and Torts. Dodrecht: Springer.
  42. Quan, X.I., Sanderson, J. (2018). Understanding the Artificial Intelligence Business Ecosystem. IEEE Engineering Management Review, 46(4), 22–25, DOI: https://doi.org/10.1109/EMR.2018.2882430.
  43. Rada Unii Europejskiej (2014, 18 listopada). Ramy polityki UE w zakresie cyberobrony (15585/14). Dostęp: http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-15585-2014-INIT/pl/pdf [10.04.2020].
  44. Ramos, C., Liu, C.C. (2011). AI in Power Systems and Energy Markets. IEEE Intelligent Systems, 26(2), 5–8. DOI: https://doi.org/10.1109/MIS.2011.26.
  45. Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych) (Dz. Urz. Unii Europejskiej L 119/1 z 4.05.2016). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016R0679&from=PL [10.04.2020].
  46. Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 12 kwietnia 2012 r. w sprawie Krajowych Ram Interoperacyjności, minimalnych wymagań dla rejestrów publicznych i wymiany informacji w postaci elektronicznej oraz minimalnych wymagań dla systemów teleinformatycznych (Dz. U. 2017, poz. 2247).
  47. Rozporządzenie wykonawcze Komisji (UE) 2018/151 z dnia 30 stycznia 2018 r. ustanawiające zasady stosowania dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/1148 w odniesieniu do dalszego doprecyzowania elementów, jakie mają być uwzględnione przez dostawców usług cyfrowych w zakresie zarządzania istniejącymi ryzykami dla bezpieczeństwa sieci i systemów informatycznych, oraz parametrów służących do określenia, czy incydent ma istotny wpływ (Dz. Urz. Unii Europejskiej L 26/48 z 31.01.2018). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32018R0151&from=EN [15.04.2020].
  48. Salah, K., Rehman, M.H.U., Nizamuddin N., Al-Fuqaha, A. (2019). Blockchain for AI: Review and Open Research Challenges. IEEE Access, 7, 10127–10149. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2890507.
  49. Scheutz, M. (2012). The Inherent Dangers of Unidirectional Emotional Bonds between Humans and Social Robots. W: P. Lin, K. Abney, G.A. Bekey (Eds.). Robot ethics: the ethical and social implications of robotics (s. 205-221). Cambridge: The MIT Press.
  50. Teece, D.J. (2018). Profiting from Innovation in the Digital Cconomy: Enabling Technologies, Standards, and Licensing Models in the Wireless World. Research Policy, 47(8), 1367–1387. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.01.015.
  51. Tomaszewski, K. (2018). Polityka energetyczna Unii Europejskiej w kontekście problematyki bezpieczeństwa gospodarczego. Przegląd Politologiczny, 1, 132–146. DOI: https://doi.org/10.14746/pp.2018.23.1.9.
  52. Traktat o Funkcjonowaniu Unii Europejskiej (Dz. Urz. Unii Europejskiej C 326/47 z 26.10.2012). Dostęp: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/PDF/?uri=CELEX:12012E/TXT&from=GA [29.04.2020].
  53. Turing, A.M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind – A Quarterly Review of Psychology and Philosophy, 59(236), 433–460. Dostęp: http://phil415.pbworks.com/f/TuringComputing.pdf [10.04.2020].
  54. Turkle, S. (2011). Alone Together. Why We Expect More from Technology and Less from Eachother. New York: Basic Books.
  55. Ustawa z dnia 5 lipca 2018 r. o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa (Dz. U. 2018, poz. 1560 ze zm.).
  56. Wróblewska-Łysik, M. (2016). Europejska Strategia Globalna a możliwości współpracy Unii Europejskiej z NATO po szczycie w Warszawie. Bezpieczeństwo Narodowe, 37-40, 67-83. Dostęp: https://www.bbn.gov.pl/ftp/dok/03/37-40_KBN_Wroblewska.pdf [15.04.2020].
  57. Xu, Y., Ahokangas, P., Louis, J.L., Pongracz E. (2019). Electricity Market Empowered by Artificial Intelligence. A Platform Approach. Energies, 12(21), 4128. DOI: https://doi.org/10.3390/en12214128.
  58. Yao, W. (2018). Analysis on the Application of the Artificial Intelligence Neural Network on the New Energy Micro Grid. Proceedings of the 2017 4th International Conference on Machinery, Materials and Computer (MACMC 2017). DOI: https://doi.org/10.2991/macmc-17.2018.144.