ФИЦ РАН: Сервис защиты интернета вещей

Основная статья: Информационная безопасность интернета вещей (Internet of Things)

2024: Создание технологии

В сентябре 2024 года в России представили новое ИТ-решение, которое позволяет выявлять уязвимости в системах интернета вещей еще на этапе разработки. Это инновационное решение разработано учеными Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) и призвано обеспечить высокий уровень защиты критически важных цифровых систем.

Новая технология моделирует возможные киберфизические атаки и помогает находить слабые места в инфраструктуре до ввода систем в эксплуатацию. Новое решение позволяет разработчикам и пользователям цифровых систем получать полную оценку рисков, связанных с возможными угрозами, и своевременно принимать меры для укрепления защиты. По словам старшего научного сотрудника Лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН Дмитрия Левшуна, основой сервиса является использование искусственного интеллекта, который анализирует большие объемы данных и помогает прогнозировать угрозы. Это решение предназначено для анализа устойчивости систем к различным видам кибератак.

𝓲

Unsplash

ИТ-решение включает в себя базу данных уязвимостей и модули искусственного интеллекта, способные моделировать виртуальные атаки. Оно помогает выявлять слабые места в конфигурациях цифровых систем, что особенно важно для инфраструктур, работающих на технологиях интернета вещей. Кроме того, система анализирует возможные последствия кибератак, что позволяет значительно снизить риски их успешной реализации.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг 14.6 т

Руководитель Международного центра цифровой криминалистики СПб ФИЦ РАН Андрей Чечулин подчеркнул, что с развитием технологий интернет вещей (IoT) растет число атак на «умные» устройства. Внедрение данного ИТ-решения позволит значительно повысить безопасность таких систем. Помимо анализа текущих конфигураций, в следующем этапе проекта ученые планируют проводить анализ исходного кода устройств интернета вещей для более точного выявления уязвимостей.^[1]

Примечания