Кибербезопасность транспорта: новая защита от атак

Современные транспортные средства оснащены умными технологиями, которые действуют как глаза и уши автомобиля, помогая ему ориентироваться в пространстве, контролировать скорость и взаимодействовать с дорожной инфраструктурой, такой как светофоры. Однако, интеграция этих систем с технологиями управления дорожным движением, включая спутниковую навигацию, и постоянный беспроводной обмен данными через сети 4G, 5G и облачные платформы, значительно увеличивают уязвимость к вредоносным вмешательствам и повышают риск кибератак.

Команда специалистов из Университета Портсмута и Университета Рединга (Великобритания) совместно с Национальным исследовательским советом Италии (CNR) разработала инновационную систему под названием LFD-IDS (Label Flipping against deep learning intrusion detection system). Исследование, посвященное этой разработке, опубликовано в журнале IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

Доктор Рахим Тахери, старший преподаватель Школы вычислительной техники Университета Портсмута, подчеркивает: «Необходимо внедрять надежные меры безопасности для защиты подключенных автомобильных систем. Злоумышленники могут создавать аномалии, искажая значения передаваемых данных между датчиками, то есть, попросту говоря, 'переворачивая метки' этих данных.

Наша система целенаправленно анализирует передачу данных, чтобы расшифровать получаемую информацию и выявить любые отклонения. Это позволяет своевременно активировать механизмы блокировки, предотвращая нанесение ущерба».

Несмотря на то, что использование умных технологий в автомобилях и транспортных системах способствует повышению безопасности дорожного движения и оптимизации транспортных потоков, доктор Тахери и его коллеги предупреждают о необходимости внедрения строгих мер безопасности. Это позволит защитить интеллектуальные функции подключенных транспортных средств от кибератак и обеспечить безопасность водителей, пассажиров, других участников дорожного движения и окружающей среды.

Новая система использует искусственный интеллект (ИИ) для помощи облачным платформам в различении подлинной информации от данных, сгенерированных хакерами. Основное внимание уделяется мониторингу и анализу данных с датчиков транспортных средств, включая информацию о температуре, давлении в шинах и местоположении. Система применяет машинное обучение для классификации данных на основе изученных паттернов поведения датчиков. Таким образом, выявляется недостоверная информация, которая может привести к опасному функционированию автомобиля или транспортной системы, и предотвращаются угрозы безопасности.

«Существует значительный научный и коммерческий интерес к поиску облачных решений, способных идти в ногу с развитием технологии 5G», — добавляет доктор Тахери. «Традиционные методы обнаружения вторжений сталкиваются со значительными трудностями при выявлении новых и ранее неизвестных атак. Однако, благодаря интеграции возможностей машинного обучения в системы обнаружения вторжений, мы продемонстрировали возможность существенного повышения точности в выявлении угроз».