ЛК и AVL займутся разработкой защиты для умных автомобилей

ЛК и AVL займутся разработкой защиты для умных автомобилей

ЛК и AVL займутся разработкой защиты для умных автомобилей

«Лаборатория Касперского» и компания AVL – разработчик технологий, применяемых в автомобильных двигателях, – объединяют усилия в целях обеспечения кибербезопасности умных автомобильных систем нового поколения.

Соответствующее соглашение о сотрудничестве было подписано 1 июня в Регенсбурге председателем совета директоров и генеральным директором AVL Гельмутом Листом (Helmut List) и директором по продажам «Лаборатории Касперского» Александром Моисеевым.

В рамках этого партнерства компании планируют работать над созданием программного решения, которое обеспечит безопасное соединение как самого автомобиля, так и его компонентов с внешней облачной или сетевой инфраструктурой и исключит возможность несанкционированного вмешательства в эти процессы. Помимо этого, «Лаборатория Касперского» и AVL предложат способы интеграции лучших технологий и методов киберзащиты во встраиваемые автомобильные системы, а также разработают набор тренингов и образовательных программ по безопасности современных автомобилей.

Одним из главных результатов сотрудничества станет создание надежной и гибкой IT-платформы, которая позволит автопроизводителям внедрять в машины модуль безопасного соединения (Secure Communication Unit – SCU), используя программные и аппаратные компоненты, предусмотренные технологией производства. Такое комплексное решение не только даст автомобильной индустрии необходимые технологии защиты, но также поможет разработать новые концепции отражения киберугроз – в итоге все это позволит продумывать безопасность автомобилей еще на стадии их проектирования и производства. Прототип нового SCU-решения «Лаборатория Касперского» и AVL планируют представить на форуме New Mobility World / IAA 2017, который будет проходить во Франкфурте с 12 по 17 сентября.  

«Эксперты «Лаборатории Касперского» уже давно изучают уязвимости умных автомобилей и исследуют все многообразие киберугроз, представляющих опасность для автоиндустрии и автовладельцев. Мы уверены, что объединение усилий и знаний секьюрити-экспертов и автопроизводителей – единственный действенный способ обеспечить безопасность экосистемы умных машин. Наше партнерство с AVL – важный шаг в этом направлении, который поможет разработать новые методы и технологии защиты всех соединений автомобиля как с внутренней, так и с внешней инфраструктурой», – отметил Александр Моисеев, директор по продажам «Лаборатории Касперского». 

«AVL уделяет большое внимание безопасности и надежности каналов коммуникации между автомобилем и окружающей его инфраструктурой. Наше сотрудничество с «Лабораторией Касперского» поможет нам реализовать комплексный подход к обеспечению защиты автомобильных систем и стать одним из ведущих партнеров в области транспортной безопасности», – пояснил Георг Шваб (Georg Schwab), управляющий директор компании AVL.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru