Защита вашего беспилотного автомобиля с самостоятельным вождением от CyberHackers

Кредит: Unsplash/CC0

Представьте себе, как вы едете по шоссе, когда внезапно выкапывает тормозная жидкость, ваш двигатель выключается, а ваши двери заблокируются.Хакер удаленно взял под контроль ваш автомобиль.

Предотвращение этого гипотетического сценария является приоритетом автопроизводителей повсюду.По мере того, как автомобили становятся загруженными компьютеризированными частями, они также становятся уязвимыми для кибератак и утечек конфиденциальности, по крайней мере, до определенной степени.

Профессиональные «хорошего парня» хакеры продемонстрировали, что они могут атаковать компьютеризированные технологии в автомобилях, когда -то весной, когда французский бизнес безопасности Synacktiv доказал, что это может взломать информационно -развлекательную систему ведущего электромобиля на ежегодном конкурсе Hacking Computer Computer.

Этот сектор кибербезопасности становится все более ценным моментом для исследований, особенно когда достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) проникают в автомобильную промышленность.

«Если у вас есть классический автомобиль с почти нулевыми компьютерами, то почти нет шансов, что кто -то может удаленно контролировать ваш автомобиль. Но теперь, с продвижением и широко распространенной интеграцией вычислительных устройств в современных автомобилях, мы думаем о вещах по -другому».сказал М. Хади Амини, доцент в Школе компьютерных и информационных наук Фонда Рыцаря в Колледже инженерных и вычислительных наук ПФР.

Amini является экспертом в разработке алгоритмов машинного обучения, искусственного интеллекта и оптимизации и адаптируя их к приложениям в реальном мире, включая здравоохранение, устойчивость национальной безопасности и устойчивость инфраструктуры.Он исследует, как интегрировать ИИ в сложные системы, рассматривая кибер, физические и социальные перспективы в области устойчивости, оптимизации и обучения для межзависимых сетей лаборатории (Solid Lab).

Амини руководит расследованием ИИ в университете для Национального центра транспортной кибербезопасности и устойчивости, которое финансируется Министерством транспорта США.

Потенциал ИИ в транспортных средствах, по-видимому, велик-хотя некоторые водители используют технологию для полуавтономного эксплуатации своих транспортных средств-но технология также вызывает новые проблемы.

Одним из ключевых фокусов является хранение информации о водителях.ИИ нужны ваши данные, чтобы принимать более умные решения.Итак, Амини изучает, может ли чья -то личная информация быть уязвимой, если автомобиль взломана.

По данным Федеральной торговой комиссии, электронная система автомобиля может хранить:

Таким образом, возникает серьезная проблема кибербезопасности в автомобильной промышленности.Если центральный сервер сети автомобилей будет взломан, это означало бы, что личная информация каждого водителя в этой сети будет захватывается?

«Конфиденциальность - это первая из многих проблем, с которыми мы столкнемся с применением классических алгоритмов ИИ к транспортным средствам», - сказал Амини.«Водители автономных транспортных средств захотят использовать ИИ, чтобы помочь своим автомобилям работать лучше. Вопрос в том, как водители будут гарантировать, что их данные останутся частными, в то время как автопроизводители используют эти данные для повышения производительности транспортных средств?»

«Если мы сможем реализовать ИИ ответственным, конфиденциальным и безопасным образом, то мы могли бы иметь больше контроля над этими атаками».

Амини объяснил, что алгоритмы, которые искусственный интеллект власти жаждут данных.Они становятся хорошими в том, что они делают, имея много примеров, у которых можно учиться.

Но все это обучение должно где -то происходить.Это должно быть вычислено.Это часто случается на централизованном, мощном сервере.

Амини изучает способ использовать ИИ без необходимости просить всех драйверов в сети, чтобы поделиться своими данными в центральное место.Он исследует более децентрализованную форму искусственного интеллекта, которая не будет полагаться на один центральный сервер.Вместо этого многие из вычислительных и учебных обязанностей будут оставлены в соответствии с отдельными автомобилями.Автомобили будут переваривать данные самостоятельно и придумывать предложения по улучшению своих алгоритмов.

Эти предложения, которые не будут содержать необработанные данные, затем будут переданы на серверы, которые помогают улучшить общий алгоритм для всех устройств в сети.Результат: сеть ИИ, из которой труднее украсть личную информацию.

Амини изучает эту форму ИИ и вычислительных алгоритмов, подобных им, около десяти лет.Сегодня этот тип искусственного интеллекта наиболее известен как Federated Learning, название Google, которое придумал в 2016 году.

По словам Амини, этот стиль ИИ может не только защитить конфиденциальность драйверов, но и обеспечить более эффективные и масштабируемые вычисления с большим количеством автомобилей.

«В централизованном машинном обучении, если мы потеряем питание на центральном сервере во время атаки или стихийного бедствия, то вся система потерпит неудачу. Но когда мы работаем в распределенном машинном обучении, остальная часть системы может работать и продолжать функционироватьНекоторое время полагаясь на локальные данные », - сказал Амини.

В то время как ни одна компьютеризированная система никогда не является на 100% безопасной, добавил Амини, исследование федеративного обучения обеспечивает многообещающий путь для автопроизводителей, чтобы использовать достижения в области искусственного интеллекта, защищая личную информацию водителей и обеспечивая безопасную работу транспортных систем от кибератак.