Trajnost / april 2025 90 Izvleček Tehnološke izboljšave na osnovi inovativnih tehno- logij, kot je umetna inteligenca, ki bodo trajnostno naravnane, imajo velik potencial. V kontekstu dol- goročne rasti letalskih potovanj, stalnih stroškovnih pritiskov na letališčih in hitrega napredka inovativnih tehnologij se odpirajo številne priložnosti. Hkrati pa uporaba tovrstnih tehnologij na letališčih s seboj prinaša tudi pomisleke o informacijski varnosti in zasebnosti, ki jih je treba nasloviti z ustrezno zakono- dajo, regulacijo, etičnimi smernicami in varnostnimi protokoli. Letališča tako ne smejo zanemariti kiber- netske varnosti, ki posledično postaja vse večji izziv. V prispevku bomo analizirali nekaj najboljših praks. USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND CYBERSECURITY IN AIRPORTS Abstract Technological improvements based on innovative technologies, such as artificial intelligence, which are sustainability-oriented, have great potential. In the context of long-term growth in air travel, constant cost pressures on airports, and the rapid advancement of innovative technologies, numerous opportunities are emerging. However, the use of such technologies at airports also raises concerns about information security and privacy, which must be ad- dressed through appropriate legislation, regulation, ethical guidelines, and security protocols. Therefore, airports must not neglect cybersecurity, which is be- coming an increasingly significant challenge. In this paper, we will analyze some of the best practices. Key words: airports, modern technologies, artificial intelligence, cyber securit UPORABA UMETNE INTELIGENCE IN KIBERNETSKA VARNOST NA LETALIŠČIH mag. Robert Rauch, Fraport Slovenija, d.o.o. Ključne besede: letališča, sodobne tehnologije, umetna inteligenca, kibernetska varnost T RA JN O ST NE IN O VA CI JE V O SK RB O VA LN IH V ER IG AH T RA JN O ST NE IN O VA CI JE V O SK RB O VA LN IH V ER IG AH Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki 1 UVOD Letališča se spopadajo s številnimi izzivi, zato iščejo rešitve z vpelja- vo novih tehnologij, ki temeljijo na digitalizaciji in avtomatizaciji ope- rativnih postopkov. V kontekstu dolgoročne rasti letalskih potovanj, stalnih stroškovnih pritiskov in hit- rega napredka inovativnih tehnolo- gij na letališčih se odpirajo številne priložnosti. Tehnološke izboljšave na osnovi inovativnih tehnologij, kot je umetna inteligenca, imajo velik potencial (Mitchel, 2020; Da- venport, 2019 in Norman, 2024). Vprašanj o prihodnosti je več, kot je na voljo odgovorov. Zato je bistve- nega pomena razumevanje vpliva tovrstnih tehnologij na letališča, ki so pod stalnim pritiskom zmanj- šanja stroškov in izboljšanja opera- tivne učinkovitosti (Rauch, 2022). Avtomatizacija in digitalizacija s seboj prinašata tudi številne izzive in tveganja glede kibernetske varnosti (IATA, 2019). Koncept pametnih letališč (ang. Smart Air- ports), ki temelji na optimizaciji operativne učinkovitosti, s seboj prinaša tudi številne izzive (Rauch, 2017). V samo nekaj letih smo se soočili s povsem novimi vrstami groženj. Tudi umetna inteligenca je v medijih pogosto izpostavljena v negativni luči z napovedmi ukinjan- ja delovnih mest, poseganja v člo- veške pravice, plagiatorstvo ... Daleč od tega, da bi to bili le namišljeni problemi (Živec, 2023). Za celovit vpogled ter razumevanje njenih prednosti in slabosti moramo naj- prej vedeti, kaj umetna inteligenca sploh je in kako nam lahko pomaga. 2 UMETNA INTELIGENCA Umetno inteligenco (ang. Artificial Intelligence – AI) umeščamo v pod- ročje računalništva in informatike, ki se ukvarja z razvojem sistemov za izvajanje nalog, ki običajno zah- tevajo človeško inteligenco, kot so zaznavanje, razmišljanje, učenje in reševanje problemov (Živec, 2023). AI, opisana kot sposobnost prila- gajanja spremembam (Hawking in Murray, 2022), se je razvijala od 50. let prejšnjega stoletja, ko je John McCarthy prvič skoval izraz umetna inteligenca (Brynjolfsson in McAfee, 2019). Danes večina AI deluje na ravni »os- novne AI«, ki temelji na podatkih in predpostavkah ter je zelo učinkovi- ta pri specifičnih nalogah. Ključna tehnologija za to je strojno učen- je (ang. Machine Learning – ML), ki računalnikom omogoča učenje iz podatkov in izboljšanje delovan- ja. Strojno učenje je uporabno pri prepoznavanju vzorcev, klasifikaci- ji in napovedovanju. Naprednejše tehnologije vključujejo nevronske mreže, globoko učenje in narav- no jezikovno procesiranje (Mitchel, 2020 in Davenport, 2019). Končni cilj predstavlja „napredna AI“, ki bi bila sposobna razmišljati in se za- vedati kot ljudje. Uporaba AI je razširjena v industriji, medicini, financah in drugih sek- torjih, kjer izboljšuje učinkovitost in odločanje. Tudi v zasebnem živl- jenju smo že redni uporabniki AI, z orodji kot je ChatGPT, ki odgovore podaja v nekaj sekundah. Ključno pa je izbrati pravo rešitev ob upoš- tevanju zasebnosti, zaupnosti in varnosti (Djurdjič, 2024). 2.1 Umetna inteligenca in moč podatkov Digitalizacija in avtomatizacija pro- cesov lahko vpliva na učinkovitost in produktivnost ter ob podpori podatkov izboljša in pospeši spre- jemanje odločitev. Optimizacija operativnih procesov, ki temelji na analizi večjih količin strukturiranih podatkov, ni novost (strukturirani podatki so podatki, ki jih je mogo- če logično organizirati v vrsticah in stolpcih). Šele nedavno pa je zaradi prebojev na področjih AI in napre- dnega računalništva mogoče ana- lizirati tudi nestrukturirane podat- ke, kot so zvok, video in fotografije (Hen, 2023). Tehnologija računal- niškega vida, ki se uporablja za za- znavanje predmetov, je prikazana na sliki 1. 2.2 Pomisleki glede umetne inteligence Številni znanstveniki, vključno s Hawkingom in Murrayem (2022), opozarjajo, da bi AI lahko predstavl- jala eksistencialno grožnjo. Kirsch (2024) primerja njen potencial z jedrsko bombo. Hopfield in Hin- ton, Nobelova nagrajenca za fiziko 2024, menita, da je brez nadzora lahko nevarna, in poudarjata nuj- nost razumevanja tehnologije (STA, 2024). Plenty in Morrisey (2019) pa ugotavljata, da je tehnologija sama po sebi nevtralna – ključno je, kako jo uporabljamo. Uporaba tehnologij na osnovi AI hkrati s seboj prinaša pomisleke tudi o informacijski varnosti in zaseb- nosti (zloraba osebnih podatkov, nadzor ipd.), ki jih je treba reševati z ustrezno regulacijo in spoštovan- jem zakonodaje. Pomembno je, da se uporaba umetne inteligence (na letališčih) izvaja odgovorno, etično in ob upoštevanju varstva zaseb- nosti ter pravic potnikov. Slika 1: Tehnologija računalniškega vida, ki se uporablja za zaznavanje predmetov. (Vir: Hen, 2023) Trajnost / april 2025 91 Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki 2.3 Prisotnost umetne inteli­ gence na letališčih AI je na letališčih že nekaj časa priso- tna in uveljavljena na kar nekaj pod- ročjih (Davenport, 2019). V ugledni letalski reviji Passenger Terminal World so predstavljeni najnovejši primeri uporabe AI na letališčih. Po podatkih Microsoftovega oddelka za letalstvo v Združenem kraljestvu naj bi AI korenito spremenila delo- vanje letališč po vsem svetu (Nor- man, 2024). Na trgu že obstajajo rešitve, kot so na primer avtoma- tizirane objave, ki lahko s pomoč- jo umetne inteligence samodejno prevajajo besedila in govor med različnimi jeziki (Aviavox, 2023). Letališča lahko s pomočjo AI znat- no izboljšajo na primer energetsko upravljanje, kar prispeva k zmanjša- nju izpustov toplogrednih plinov in podpira trajnostni razvoj. 3 PRIMER PRAKTIČNE UPORABE UMETNE INTELIGENCE PRI OPTIMIZACIJI ZEMELJSKE OSKRBE LETAL NA LETALIŠČU LJUBLJANA 3.1 Zamude pri obračanju letal Zamuda letala na tleh (ang. Gro- und Delay) se nanaša na čas, ko je letalo zadržano pred vzletom ali po pristanku. Do zamud lahko pride zaradi omejitev v zračnem prosto- ru, vremenskih razmer ali operativ- nih razlogov. Te zamude vplivajo na učinkovitost letalskih operacij, povzročajo dodatne zamude, višje stroške ter nezadovoljstvo potni- kov. Zmanjševanje teh zamud je ključno za ohranjanje učinkovitosti in zanesljivosti letalskega prometa. Pri analizi zamud letal na letališču iz operativnih razlogov smo na letali- šču Ljubljana želeli pridobiti globlji pogled v tovrstno problematiko. Splošni proces obračanja letala na letališču je prikazan na sliki 2. Ključni izziv je razumevanje trajanja posamezne aktivnosti pri obrača- nju letal oziroma prepoznavanje pomanjkljivosti, s ciljem izboljšati učinkovitost ter zmanjšati zamude letal. 3.2 Proaktivno AI orodje (Apron AI) Najnovejša tehnologija na letališčih vključuje orodja za nadzor obračan- ja letal (ang. Turnaround process), ki temeljijo na naprednem računal- ništvu in AI. Namen je izboljšati operativno učinkovitost, varnost, zmanjšati zamude ter spodbujati trajnostni razvoj. Nekatera letališ- ča že dosegajo odlične rezultate pri zmanjševanju čakalnih vrst, kar zmanjšuje porabo goriva, opera- tivne stroške in emisije CO2 (Hen, 2023). Proaktivno AI orodje (Apron AI) s kombinacijo računalniškega vida in umetne inteligence samo- dejno spremlja vse aktivnosti pri obračanju letal ter omogoča pred- vidljivost zaključka postopkov. Le- tališče Ljubljana je kot eno izmed prvih v Evropi uvedlo to tehnologijo v začetku leta 2024 (Rauch, 2023), projekt pa je bil zaključen v rekord- nih štirih mesecih (glej sliko 3). Projektna ekipa je najprej analizirala in ocenila primernost izbranih loka- cij kamer za pokrivanje operativnih aktivnosti, varnostnih vidikov, upo- rabe opreme itd. Optimalno pokri- tost posameznega parkirnega mes- ta zagotavljata (že) dve nameščeni kameri (slika 4). Slika 2: Obračanje letala. (Vir: Hutter in Pfennig, 2023) Slika 3: Časovnica izvedbe projekta na letališču Ljubljana (Vir: Fraport Slovenija, 2024) Slika 4: Namestitev kamer na letališču Ljubljana. (Vir: Fraport Slovenija, 2024) Trajnost / april 2025 92 Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki Orodje ima možnost samodejne- ga generiranja časovnih žigov (ang. Time Stamps), ki označujejo zače- tek in konec procesnih aktivnosti, kot so nalaganje prtljage, polnjenje goriva, vkrcavanje potnikov itd. Gre za kompleksen sistem napoved- nih sposobnosti. Napovedna na- tančnost se z vsakim obratom le- tala izboljšuje in že dosega izjemne ravni. Temelji na algoritmih stroj- nega učenja za analizo podatkov v realnem času. Proaktivno AI orodje ponuja vpoglede v realnem času prek uporabniku prijaznega grafič- nega vmesnika (slika 6). Sistem je nameščen na vseh ključ- nih izhodih (ang. Gates) oziroma aviomostovih, kar nam omogoča, da v realnem času optimiziramo operativne postopke, vključno z dodeljevanjem optimalnega števila osebja glede na dejanske dogodke. Ključni vpogledi na nadzorni plo- šči vključujejo dejanske in historič- ne podatke, vključno z video sliko. Pridobljeni podatki so integrirani v ostale informacijske sisteme leta- lišča in zagotavljajo vse potrebne informacije. Vključujejo tudi prila- gojena opozorila, ki obveščajo o morebitnih težavah ali zamudah, ter podrobna prilagojena poročila, ki so podlaga za dolgoročne izbolj- šave (slika 6). 3.3 Ključni rezultati Cilj je bil z inovativnimi rešitvami optimizirati operativne postopke, kar vodi v manj zamud, večjo var- nost in trajnostni razvoj. Z orodjem Apron AI lahko hitro prepoznamo operativne izzive in izboljšamo učinkovitost procesov, kar omogo- ča boljšo integracijo umetne inte- ligence z operativnim osebjem. S sprotnimi informacijami v realnem času osebje hitro prepozna ozka grla, lahko prerazporedi vire in po- veča operativno učinkovitost. Prvi rezultati kažejo na opazno zmanj- šanje povprečnih zamud zaradi poznih prihodov letal za skoraj šest minut. 4 KIBERNETSKA VARNOST V LETALSKEM PROMETU 4.1 Osnove kibernetske varnosti Kibernetsko varnost lahko opre- delimo kot zbirko orodij, politik, varnostnih konceptov, varnostnih ukrepov, smernic, pristopov za ob- vladovanje tveganj, usposabljanja, najboljših praks, jamstev in tehno- logij, ki jih lahko uporabimo za zaš- čito kibernetskega okolja ter pre- moženja organizacij in uporabnikov (IATA, 2019). Enotne definicije tega pojma sicer ni, po nekaterih opre- delitvah naj bi kibernetska varnost vključevala ne le zaščito pred na- mernimi napadi, ampak tudi npr. zaščito opreme v primeru naravnih Slika 5: Nadzorna plošča. (Vir: Fraport Slovenija in Assaia, 2024) Slika 6: Prilagojena poročila. (Vir: Fraport Slovenija in Assaia, 2024) Trajnost / april 2025 93 Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki nesreč. Zato je kibernetska varnost širši pojem od spletne varnosti oz. internetne varnosti (Čičerov, 2024). 4.2 Kibernetske grožnje in napadi v letalskem prometu Civilno letalstvo je privlačna tar- ča za kibernetske napade (ICAO, 2018). Evropska agencija za var- nost v letalstvu (European Union Aviation Safety Agency - EASA) je uvedla vrsto pobud za izboljšanje obvladovanja kibernetskih tveganj v letalstvu ter ustvarjanje okolja, v katerem je Evropska unija bolje pripravljena učinkovito obravnavati tovrstna tveganja. Ena od glavnih prednostnih nalog EASA je dose- či kibernetsko odporno letalstvo (EASA, 2017). Po podatkih Euro- controla (2024) se vsako leto po- večuje število napadov na letalsko IT infrastrukturo. Ponudnik tehno- loških rešitev v zračnem prometu SITA (2017) meni, da je sposobnost hitrega in učinkovitega odziva na kibernetske grožnje ključnega po- mena. Porazdelitev napadov, ki jih je zaznal Eurocontrol v letih 2022 in 2023, kaže na precejšnje razlike med letalskimi deležniki. Največji odstotek napadov beležijo letalski prevozniki (slika 7). Kibernetski napadi v letalstvu poleg varnostnih tveganj povzročajo tudi pravne in finančne posledice, da ne govorimo o izgubi ugleda. Po po- datkih Agencije EU za kibernetsko varnost (ENISA, 2024) je meseč- no ukradenih več kot 10 terabajtov podatkov. Izsiljevalska programska oprema (ang. ransomware) pred- stavlja eno od največjih groženj, medtem ko je spletno ribarjenje (ang. phishing) najpogostejši vektor napadov. Kibernetske grožnje vkl- jučujejo tudi zlonamerno program- sko opremo (ang. malware). Stroški kibernetske kriminalitete so dosegli 5,5 bilijona EUR letno, kar je dvakrat več kot leta 2015 (ENISA, 2024). Nekaj zadnjih primerov. Julija 2024 je izsiljevalska združba Akira ohro- mila IT-infrastrukturo splitskega letališča, kar je povzročilo številne odpovedi letov (HRT, 2024). Inci- dent se je zgodil le nekaj dni po glo- balnem izpadu informacijskih sis- temov, po posodobitvi antivirusne programske opreme CrowdStrike, ki je prizadela številna podjetja, tudi banke, vključno z ljubljanskim leta- liščem, kjer so nastale manjše za- mude (RTV, 2024). Avgusta 2024 je napad na letališče Seattle-Taco- ma onemogočil sisteme za prikaz letov in povzročil odpovedi (Airport International Review, 2024). Nekaj izstopajočih primerov kibernetskih napadov v zadnjih letih v svetu je Slika 7: Kibernetski napadi: primerjava v letih 2022 in 2023. (Vir: Eurocontrol, 2024) Airspace users Supply-chain Airports ANSPs CAAs 2.081 3.762 2022 2023 164 225 410 1.220 46 1.025 31 88 Vi r: S hu tte rst oc k Trajnost / april 2025 94 Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki Leto Organizacija Vrsta incidenta Podrobnosti vpliva 2024 Letališče Seatle Zlonamerna koda (malware) Izpad letališkega informacijskega sistema (FIDS); onemogočen Wi-Fi; več kot 400 zamud in odpovedanih letov; zaustavitev sistema za prtljago. 2024 Letališče Split Izsiljevalski napad (ransomware) Številni odpovedani leti in zamude; podatki podrobnostih napada niso na voljo. 2023 Air France Ribarjenje (phishing) Dostop do podatkov potnikov in zaposlenih; - Prizadetih več kot 10 milijonov ljudi. 2022 Ruska zvezna agencija za zračni promet Izsiljevalski napad (ransomware) Anonymous Hacking Group; izbris 65 TB podatkov (registracije letal, e-pošte, varnostne kopije); neučinkovit sistem varnostnih kopij. 2022 Sunwing Izsiljevalski napad (ransomware) Velike zamude/odpovedi letov zaradi okužbe IT. 2021 SITA (ponudnik tehnoloških rešitev) Ribarjenje (phishing) Oskrbuje 90 % svetovnih letalskih družb; prizadetih 11 prevoznikov in 2,1M potnikov. 2019 Air New Zealand Ribarjenje (phishing) Dostop do programa zvestobe (120.000 članov) 2018 Cathay Pacific Kraja podatkov Prizadetih 9,4M računov potnikov; pomanjkanje zaščite gesel. 2018 British Airways Zlonamerna koda (malware) Ukradeni osebni podatki 429.612 oseb in podatki 244.000 kreditnih kartic. Tabela 1: Nekaj izstopajočih primerov kibernetskih napadov po svetu . (Viri: HRT, 2024; Airport Technology, 2024 in Mencinger, 2024) prikazanih v tabeli 1, kjer so navede- ne tudi ključne podrobnosti posa- meznega incidenta. 4.3 Izzivi kibernetske varnosti in strategije obvladovanja tveganj na letališčih Kibernetske grožnje se hitro mno- žijo in postajajo vse bolj komple- ksne (ACRP, 2015). Kljub napredku tehnologij številni napadi izhajajo iz osnovnih ranljivosti, povezanimi s človeškimi napakami, kot so slabo ravnanje z gesli, klikanje na sumljive povezave in izpostavljanje občutlji- vih informacij. Obvladovanje tve- ganj vključuje redno menjavo gesel, večstopenjsko avtentikacijo, šifri- ranje podatkov, antivirusno zaščito in redna posodabljanja program- ske opreme. Ključno pa je usposa- bljanje in ozaveščanje zaposlenih (Gotlieb, 2016). 5 PRIHODNOST UMETNE INTELIGENCE IN KIBERNETSKE VARNOSTI Prihodnost AI in kibernetske var- nosti je polna priložnosti in izzi- vov. Uporaba tehnologij na osnovi AI na letališčih s seboj prinaša kar nekaj pomislekov o informacijski varnosti in zasebnosti, kot so na primer zloraba osebnih podatkov, nadzorovanje posameznikov na le- tališčih, možnost zlorabe tehnolo- gije za nezakonite namene, napake prepoznavanja, pravice dostopa do podatkov in kako so ti podatki shra- njeni in varovani itd. (Davenport, 2019). Vse te pomisleke je treba nasloviti z ustrezno zakonodajo, regulacijo, etičnimi smernicami in varnostni- mi protokoli (Hen, 2023). Treba je najti ravnotežje med uporabo teh- nologij AI za izboljšanje varnosti in storitev ter zagotavljanjem varstva zasebnosti in pravic posameznikov. Letališča tako nikakor ne smejo za- nemariti kibernetske varnosti (Rau- ch, 2019), ki postaja vse večji izziv in bi lahko ogrozili tudi sisteme AI, kar zahteva sodelovanje med vsemi vpletenimi deležniki. 6 ZAKLJUČEK Umetna inteligenca (AI) in kiber- netska varnost sta temeljna grad- nika sodobnega digitalnega sveta. AI omogoča računalnikom učenje iz izkušenj ter opravljanje nalog, ki običajno zahtevajo človeško inteli- genco, medtem ko kibernetska var- nost ščiti sisteme in omrežja pred digitalnimi napadi. AI ni le intelek- tualna modna muha, temveč že pomembno vpliva na naš vsakdan, čeprav se tega pogosto ne zaveda- mo (Živec, 2023 in Djurdjić, 2024). Ob tem je razumevanje in zmanj- ševanje kibernetskih tveganj in člo- veškega faktorja pomembnejše kot kdajkoli prej. Digitalna transforma- cija z AI pogosto ne spodleti zara- di tehničnih izzivov, ampak zaradi „kulturnega odpora“. V prihodnosti bo AI igral vedno več- jo vlogo v letalski industriji, kar bo izboljšalo učinkovitost in trajnost sektorja, vendar pa povečana upo- raba AI prinaša tudi večjo izposta- vljenost kibernetskim tveganjem. Letalska industrija je zaradi svoje iz- postavljenosti še posebej privlačna tarča kibernetskih napadov, zato je nujno nenehno nadgrajevanje var- nostnih ukrepov ter zagotavljanje zaščite podatkov in sistemov. Trajnost / april 2025 95 Trajnostne inovacije v oskrbovalnih verigah / Strokovni članki Mag. Robert Rauch, Fraport Slovenija je izkušen strokovnjak s področja letalskega prometa. Na letališču Ljubljana, ki ga upravlja Fraport Slovenija, je s svojo ekipo sodeloval pri številnih projektih, tudi kot izvršni vodja projekta razširitve potniškega terminala. V zadnjih letih je zadolžen za vpeljavo novih tehnologij ter inovacijske projekte. LITERATURA IN VIRI ACRP (Airport Cooperative Research Program). 2015. Report 140: Guidebook on Best Practices for Airport Security, TRB, 2015. ACI (Airports Council International). 2017. Airport Digital Transformation – Best practice. Airport International Review. 2024. Seattle-Tacoma International Airport still recovering from cyberattack. https:// www.internationalairportreview.com/news/226474/sea-airport-still-recovering-from-cyberattack/ (pridobljeno 12. 9. 2024). Assaia. 2024. Apron AI. www.assaia.com/solutions/apron-ai (pridobljeno 10. 5. 2024). Aviavox. 2024. Intelligent Artificial Voice Systems. www.aviavox.com (pridobljeno 12. 5. 2024). Bryinjolfsson, E., McAfee, A. 2019. The Business of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press. Boston, Massachusetts. Čičerov, P. Letalske organizacije in kibernetska varnost. 2024. Konferenca o letalski varnosti (21-22. 05. 2024, Laško). Javna agencija za civilno letalstvo. Davenport, T. H., (2019), Artificial Intelligence, Harvard Business Review Press, Boston, Massacchusetts. Djurdjič, V. 2024. Oblačna in lokalna inteligenca. Revija Monitor, maj 2024. EASA (European Union Aviation Safety Agency). 2024. Cybersecurity Overview. www.easa.europa.eu/ (pridobljeno 5. 9. 2024). ENISA (Agencija EU za kibernetsko varnost). 2024. Glavne kibernetske grožnje v EU. www.consilium.europa.eu/sl/ infographics/cyber-threats-eu/ (pridobljeno 11. 9. 2024). Eurocontrol. 2024. European Air Traffic Management. Computer Emergency Reponse Team. Report on Cyber in Aviation. Fraport Slovenija. 2024. Interno gradivo. Gotlieb, J. 2016. Cybersecurity. Passenger Terminal World. June 2016. Hawking, S., Murray, J. 2022. Will Artificial Intelligence Outsmart Us? J. Murray Publishers. Hen, C. 2023. Airport Management: You cannot menage what you cannot measure. Journal of Airport Management, Vol 17. No3. 278–290 Summer 2023. HRT. 2024. Split airport after the hacker attack: We will not negotiate. https://glashrvatske.hrt.hr/en/domestic/split- airport-after-the-hacker-attack-we-will-not-negotiate-11673909 (pridobljeno 5. 9. 2024). Hutter. F.G, Pfennig, A. 2023. Reduction in Ground Times in Passenger Air Transport: A First Approach to Evaluate Mechanisms and Challenges. Applied Sciences. 2023, 13, 1380. https://doi.org/10.3390/app13031380. https:// www.mdpi.com/journal/applsci (pridobljeno 11. 5. 2024). IATA (International Air Transport Association). 2019. Cyber Security. ICAO (International Civil Aviation Organization). 2018. Airport Preparedness on cyber resilience, ICAO Working paper. Montreal. October 2018. (www.icao.int). Kirsch, A. 2024. Najpametnejši človek, ki jih je kdaj živelo. The Atlantic. Povzeto v Reviji Monitor Svet. april 2024. Mencinger, M. 2024 Kibervarnost v letalstvu. Konferenca o letalski varnosti (21–22. 5. 2024, Laško). Javna agencija za civilno letalstvo. Mitchel, M. 2020. Artificial Intelligence – A guide for Thinking Humans. Pelican Penguin Books. Norman, H. 2024. Artificial Intelligence. Passenger Terminal World, January 2024. Plenty, R., Morrisey T. 2019. Utopia or dystopia? People matters. Airport World, Issue 5. 2019. SITA (Société Internationale de Télécommunications Aéronautiques,), Cybersecurity Aviation. SOC, 2017. Rauch, R. 2017. Smart Airports. Automation in transportation 2017, Korema, Avtomatizacija u prometu, Zbornik radova (str. 82–89). Rijeka, Croatia. Rauch, R. 2019. Cyber security in aviation, the airports perspective. Automation in transportation 2019, Korema, Avtomatizacija u prometu 2019, Zbornik radova (str. 6–9). Split, Croatia. Rauch, R. 2022. Vpliv digitalizacije na razvoj potniških terminalov. Izzivi trajnostnega razvoja: zbornik konference (str. 96–106). B&B Visoka šola za trajnostni razvoj. Rauch, R. 2023. Sodobne tehnologije in umetna inteligenca: Vplivi na letališča. Izzivi trajnostnega razvoja: zbornik konference (str. 24–31). B&B Visoka šola za trajnostni razvoj. RTVSLO. 2024. Prizadeta podjetja zaradi izpadov informacijskih sistemov so iz zelo različnih sektorjev. www.rtvslo. si/znanost-in-tehnologija/svete-prizadeta-podjetja-zaradi-izpadov-informacijskih-sistemov-so-iz-zelo-razlicnih- sektorjev/715409 (pridobljeno 9. 9. 2024). STA. 2024. Nobelova nagrajenca za fiziko svarita pred nevarnostmi umetne inteligence. www.sta.si/3350828/ nobelova-nagrajenca-za-fiziko-svarita-pred-nevarnostmi-umetne-inteligence (pridobljeno 10. 10. 2024). Živec, R. 2023. Prednosti in pasti umetne inteligence. Glas gospodarsva, marec 2023. Trajnost / april 2025 96