Армия США разработала систему для защиты транспортных средств от взлома | SpeedMe
Команда ученых и программистов использовала специальную программу для обучения искусственного интеллекта.
Армия США разработала систему для защиты транспортных средств от взлома | SpeedMe
Команда ученых и программистов использовала специальную программу для обучения искусственного интеллекта.
2021-08-02 19:24+03:00
2021-08-02 19:24+03:00
2021-08-02 19:24+03:00
/html/head/meta[@name='og:title']/@content
/html/head/meta[@name='og:description']/@content
Исследователи из США разработали новый способ машинного обучения под названием DESOLATOR, который был создан для защиты сетей, работающих внутри транспортного средства, предотвращая их взлом, при этом не влияя на производительность. Технология была разработана армией США в партнерстве с Технологическим институтом Вирджинии, Университетом Квинсленда и технологическим институтом Кванджу. Она поможет оптимизировать кибербезопасность движущихся транспортных средств, которые часто становятся целью взломщиков.
DESOLATOR означает глубокое усиление распределения ресурсов на основе обучения и развертывания защиты от движущихся целей. Это помогает автомобильной сети определить оптимальную частоту переключения IP-адресов и распределение пропускной полосы для обеспечения эффективной долгосрочной защиты движущихся целей.
«Идея состоит в том, что трудно поразить движущуюся цель. Если все статично, злоумышленник может не торопиться, глядя на все и выбирая свои цели. Но если вы достаточно быстро перетасовываете IP-адреса, тогда информация, назначенная IP-адресу, быстро теряется, и противник должен снова искать его», - сказал доктор Терренс Мур, математик в армии США.
Команда использовала технологию искусственного интеллекта, чтобы постепенно формировать поведение алгоритма. Поскольку автомобили все чаще подключаются к Интернету, безопасность сети становится все более важной.
«Существующие унаследованные автомобильные сети очень эффективны, но на самом деле они не были разработаны с учетом требований безопасности. В настоящее время проводится множество исследований, направленных исключительно на повышение производительности или повышение безопасности», - сказал доктор Мур.
Другой ученый-компьютерщик армии США, который возглавляет программу, доктор Фредерика Фри Нельсон, заявила, что этот уровень укрепления приоритетных активов в сети является критическим элементом любого вида сетевой защиты.
2021
Диана Дегтярева
Диана Дегтярева
Новости
ru-RU
Диана Дегтярева
Армия США разработала систему для защиты транспортных средств от взлома
Команда ученых и программистов использовала специальную программу для обучения искусственного интеллекта.
Автор: Диана Дегтярева, редактор
Исследователи из США разработали новый способ машинного обучения под названием DESOLATOR, который был создан для защиты сетей, работающих внутри транспортного средства, предотвращая их взлом, при этом не влияя на производительность. Технология была разработана армией США в партнерстве с Технологическим институтом Вирджинии, Университетом Квинсленда и технологическим институтом Кванджу. Она поможет оптимизировать кибербезопасность движущихся транспортных средств, которые часто становятся целью взломщиков.
DESOLATOR означает глубокое усиление распределения ресурсов на основе обучения и развертывания защиты от движущихся целей. Это помогает автомобильной сети определить оптимальную частоту переключения IP-адресов и распределение пропускной полосы для обеспечения эффективной долгосрочной защиты движущихся целей.
«Идея состоит в том, что трудно поразить движущуюся цель. Если все статично, злоумышленник может не торопиться, глядя на все и выбирая свои цели. Но если вы достаточно быстро перетасовываете IP-адреса, тогда информация, назначенная IP-адресу, быстро теряется, и противник должен снова искать его», - сказал доктор Терренс Мур, математик в армии США.
Команда использовала технологию искусственного интеллекта, чтобы постепенно формировать поведение алгоритма. Поскольку автомобили все чаще подключаются к Интернету, безопасность сети становится все более важной.
«Существующие унаследованные автомобильные сети очень эффективны, но на самом деле они не были разработаны с учетом требований безопасности. В настоящее время проводится множество исследований, направленных исключительно на повышение производительности или повышение безопасности», - сказал доктор Мур.
Другой ученый-компьютерщик армии США, который возглавляет программу, доктор Фредерика Фри Нельсон, заявила, что этот уровень укрепления приоритетных активов в сети является критическим элементом любого вида сетевой защиты.
