Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Беспилотные автомобили нуждаются в регламенте, но коммерческие приоритеты могут встать выше конфиденциальности потребителей. Судя по всему, нас скоро ждет появление на дорогах беспилотных автомобилей. В этом месяце Nutonomy объявила о партнерстве с Lyft для исследований и разработок по тестированию беспилотных автомобилей на улицах Бостона. Также Lyft пообещала к 2025 году предоставить «не менее 1 миллиарда поездок в год с использованием электрических самоуправляющихся транспортных средств». А японская компания ZMP заявила о намерении запустить беспилотное такси на улицах Токио во время Олимпийских игр 2020 года. Все это наталкивает на мысль о том, что беспилотники надо как-то регулировать.

Сенат США во вторник отметился выпуском правил, направленных на регулирование беспилотных автомобилей. Также планируется выпустить законодательство, но точных дат пока нет. 

Правила сосредоточены на безопасности, содействии инновациям, технологически нейтральном законодательстве, разъяснении федеральных и государственных обязанностей, просвещении общественности и, конечно же, кибербезопасности. В документе отмечается, что кибербезопасность должна учитываться с самого начала, а все потенциальные уязвимости должны быть под контролем до того, как они начнут доставлять проблемы. 

Исследователи за последние несколько лет показали, что бортовые компьютеры неавтономных транспортных средств уязвимы для взлома. От исследований Vlasek/Miller в 2010 году, до взлома Tesla в конце прошлого года. 

Но конфиденциальность пользователей также очень важна. В марте этого года члены комитета Эдвард Марки и Ричард Блюменталь повторно представили свой собственный закон SPY Car, который требует, чтобы приборная панель информировала пользователей «о том, в какой степени автомобиль защищает неприкосновенность частной жизни владельцев автотранспортных средств, арендаторов, водителей и пассажиров». 

Фактически, в этом вопросе есть столкновение двух интересов - комитет по торговле, науке и транспорту стремится расставить приоритеты коммерческой ценности беспилотных автомобилей, а его оппоненты пытаются защитить конфиденциальность пользователей беспилотников. Реальность современного бизнеса заключается в том, что вы не можете удовлетворить обе стороны одновременно. 

«Необходимы дополнительные стандарты для обеспечения того, чтобы эти новые подходы в тестировании, валидации, сборе данных, совместном использовании данных, конфиденциальности, кибербезопасности и других областях были разработаны для обеспечения безопасности, не препятствуя или не останавливая развитие технологий» - говорит ACM, ассоциация вычислительной техники. 

Большинство профессионалов в области безопасности считают, что добровольные стандарты конфиденциальности просто не работают - их нужно подкреплять строгим законодательством с сильными санкциями. Заявление ACM приветствуется, но просто продолжает концепцию саморегулирования.

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