Generative KI: Autonome Netzwerke in der Doktorarbeit
Shaghayegh (Shirley) Shajarian, Doktorandin im dritten Jahr der Informatik an der North Carolina A&T State University, führt wegweisende Forschung zur Anwendung generativer KI auf Computernetzwerke durch. Unter der Leitung von Dr. Sajad Khorsandroo und Dr. Mahmoud Abdelsalam im Labor für Autonome Cybersicherheit und Resilienz zielt ihre Arbeit darauf ab, den manuellen Aufwand im Netzwerkmanagement erheblich zu reduzieren und den Weg für vollständig autonome, selbstverwaltende Netzwerke zu ebnen.
Shajarians Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf die Entwicklung KI-gesteuerter Agenten, die kritische Netzwerkoperationen automatisieren sollen. Diese Agenten werden entwickelt, um bei Aufgaben wie der Analyse von Netzwerkprotokollen, der Fehlerbehebung bei technischen Problemen und der Erstellung umfassender Dokumentationen zu unterstützen. Die übergeordnete Vision ist es, Netzwerke zu befähigen, sich autonom zu konfigurieren, zu optimieren, zu heilen und zu schützen, wodurch menschliche Eingriffe minimiert werden. Über diesen Kernbereich hinaus hat Shajarian auch ein ausgeprägtes Interesse an der Netzwerksicherheit, was durch ihre veröffentlichten Studien zur Klassifizierung bösartiger Domänen mittels Transferlernen und einer Übersicht über erklärbare KI (XAI) -Techniken zur Malware-Analyse belegt wird.
Ein besonders überzeugender Aspekt ihrer Arbeit ist die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) als intelligente Agenten innerhalb von Netzwerksystemen. Da moderne Computernetzwerke immer komplexer werden, wird die manuelle Verwaltung sowohl kostspielig als auch unhaltbar. Shajarian findet das Potenzial von LLMs faszinierend, da sie in der Lage sind, riesige Mengen an Protokolldaten zu interpretieren, Probleme genau zu identifizieren und ihre Ergebnisse auf menschenähnliche, konversationelle Weise zu kommunizieren. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Unterstützung von Netzwerkbetreibern und die Erleichterung des Übergangs zu teilautonomen Netzwerken, bei denen LLM-gesteuerte Agenten Routineaufgaben erledigen, während Menschen die Aufsicht für Verifizierung und kritische Entscheidungsfindung behalten. Letztendlich bringt diese Forschung die Aussicht auf vollständig autonome Netzwerke näher, die ohne ständige menschliche Eingaben operieren, sich anpassen und reagieren können.
Mit Blick auf die Zukunft plant Shajarian, ihre Studie durch die Integration von Telemetriedaten und Netzwerkprotokollen aus der realen Welt zu erweitern. Dies wird das Situationsbewusstsein verbessern und effektivere Entscheidungen in dynamischen Netzwerkumgebungen unterstützen. Ihre zukünftige Arbeit wird auch die praktische Bereitstellung von LLM-basierten Agenten in realen Umgebungen untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf deren Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Netzwerkbedingungen liegt. Ein Hauptziel ist es, zu bewerten, wie diese Systeme Netzwerkprobleme autonom identifizieren, diagnostizieren und dokumentieren können, während stets sichergestellt wird, dass die menschliche Aufsicht für kritische Entscheidungspunkte erhalten bleibt.
Shajarians Weg in die KI, insbesondere in LLMs, begann während ihres Bachelor- und Masterstudiums in Computer-Software-Engineering, wo sie fasziniert war, wie maschinelle Lernmodelle menschliches Denken nachahmen konnten. Die schnellen Fortschritte bei LLMs befeuerten ihre Neugierde zusätzlich, insbesondere hinsichtlich ihrer Anwendung in komplexen Bereichen wie Computernetzwerken. Sie glaubt, dass ihre Fähigkeit, Systemautonomie zu fördern, entscheidend ist, um die Belastung der Betreiber zu verringern und den Bedarf an manueller Intervention zu reduzieren.
Für Personen, die ein Doktorat in diesem interdisziplinären Bereich in Betracht ziehen, betont Shajarian die Bedeutung von Flexibilität, Neugier und dem Bleiben am Puls der neuesten Entwicklungen. Ein Doktorat, das KI und Computernetzwerke kombiniert, erfordert Tiefe in beiden Bereichen und Disziplin, um vielfältige technische Grundlagen auszugleichen. Sie rät angehenden Forschern, einen Betreuer und ein Forschungsthema zu wählen, das wirklich ihren Interessen entspricht, da diese Übereinstimmung in herausfordernden Phasen eine wesentliche Motivation bietet. Letztendlich ermutigt sie dazu, ein Doktorat nicht nur für den Abschluss anzustreben, sondern aus einem tief verwurzelten Wunsch heraus, Fragen zu stellen, Antworten zu finden und einen sinnvollen Beitrag zum Fachgebiet zu leisten.
Außerhalb ihrer bahnbrechenden Forschung ist Shajarian eine leidenschaftliche Köchin, die danach strebt, einen Michelin-Stern zu verdienen. Sie sieht Kochen als ihr kreatives Ventil und eine bevorzugte Art, mit anderen in Kontakt zu treten.