Вышел TrusT-in-Motion, канальный шифратор для подвижных объектов КИИ

Вышел TrusT-in-Motion, канальный шифратор для подвижных объектов КИИ

Вышел TrusT-in-Motion, канальный шифратор для подвижных объектов КИИ

В системах со стационарными объектами защитить среду сетевого взаимодействия возможно без принципиальных затруднений (средства защиты для них существуют давно, накоплен значительный опыт их внедрения и эксплуатации, адаптации к особенностям систем). Но в системах с подвижными объектами ситуация усложняется: необходимо учитывать ряд специфических условий.

К системам с подвижными объектами относится, например, транспорт – самолеты, поезда, корабли, служебные машины. Основная цель защиты информации в КИИ, связанных с транспортом, и особенно, с пассажироперевозками, заключается в препятствовании несанкционированному вмешательству во взаимодействие ее объектов. Для защиты канала необходимо специальное средство, сконструированное с учетом специфических условий, характерных для систем с подвижными объектами – вибрационных воздействий и изменений температурных амплитуд.

Для защиты сетевого взаимодействия систем с подвижными объектами компанией ОКБ САПР был разработан специальный продукт – TrusT-in-Motion.

TrusT-in-Motion – это маршрутизатор, построенный на базе защищенного микрокомпьютера m-TrusT, обеспечивающий непрерывное защищенное сетевое взаимодействие в системах с подвижными объектами в условиях интенсивных вибрационных воздействий и экстремальных показателей температур.

Отличительными характеристиками маршрутизатора TrusT-in-Motion являются автоматическое включение устройства при подаче питания и наличие встроенного аппаратного блока неизвлекаемого ключа, что делает маршрутизатор пригодным для использования в средах, функционирующих без участия персонала.

Такая реализация не только позволяет не привлекать персонал к организации функционирования устройства (включению, подключению носителей ключей и пр.), но и повышает стойкость маршрутизатора к интенсивным внешним воздействиям (в отличии от токенов, смарт-карт и TMидентификаторов, которые ее снижают, так как на их функционирование, как правило, внешние воздействия оказывают ощутимое негативное влияние). Это очень важно для многих отдельных автоматизированных систем с подвижными объектами. Например, эти свойства определяют возможность применения маршрутизатора на беспилотных летательных аппаратах.

TrusT-in-Motion обеспечивает гибкое управление трафиком и криптографическую защиту сети. Архитектура маршрутизатора позволяет корректно функционировать, не опасаясь нарушения сетевого взаимодействия подвижных объектов системы.

Маршрутизатор TrusT-in-Motion обеспечивает бесперебойное функционирование в условиях вибрационных воздействий и изменений температуры окружающей среды: прочный металлический корпус и крепление посредством din-рейки позволяет использовать TrusTinMotion на движущихся объектах в температурном режиме от -40 до +80 градусов Цельсия.

Принимая потоки данных, TrusT-in-Motion выполняет их анализ и распределение, обеспечивая защиту сети. Встроенный резидентный компонент безопасности создаёт доверенную среду функционирования криптографии.

Благодаря производительному процессору RockChip RK3399 маршрутизатор обеспечивает высокий уровень вычислительной мощности при относительно низком энергопотреблении (26Вт).

TrusT-in-Motion имеет небольшие габаритные размеры – 210 x 192 x 45 мм. На внешнем корпусе имеются сетевые разъемы и разъём внешнего питания от преобразователя постоянного тока 50В на 12В (кабель питания входит в комплект поставки).

На корпусе устройства на рисунках 1 и 2 имеются два сетевых разъема. Это одна из возможных реализаций устройства, выполненная по пожеланиям Заказчика.

Вместо портов Ethernet могут быть, например, USBпорты для USB-модема.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru