למה אנחנו עדיין נוהגים ואיך אבטחת מידע קשורה לכך?

תוכן עניינים

שחקנים רבים נכנסו לזירת הרכב האוטונומי וביניהם GM, גוגל, טסלה ו- Uber והם שוקדים במרץ על אבטיפוסים של מכוניות העתיד. אבל מה שנראה על הנייר כמו חלום הוא לא פרויקט כזה פשוט במציאות.

מהם האתגרים שניצבים בפני מפתחי רכבים אוטונומיים?

במרדף אחר ייצור רכבים אוטונומיים עתידיים והוצאתם לכביש ניצבים אתגרים רבים. כמו למשל, השגת נהיגה בטוחה, בניית מערכת שתדע לקבל החלטות נכונות בזמן אמת (לדוגמא, לבחור את הדרך הקצרה ביותר בהגעה לבית או למשרד, להגיב בזמן אמת לתנאי הכביש) וכן ביצירת מכוניות חסכוניות המוצעות במחיר בר השגה, שיוכלו באמת להחליף את המכוניות הקיימות כיום בשוק.
לכל אלה מצטרפות דאגות נוספות המטרידות את מנוחתם של המפתחים בתעשייה והן קשורות להשתלטות של גורמים עוינים כמו האקרים על מערכת ההיגוי כך שהרכיבה החווייתית והמהנה עשויה להפוך לסרט אימה במידה וגורמים זדוניים יצליחו לפרוץ את המחשבים של הרכב ולפגוע בבטיחות הנוסעים ולחולל מהומה על הכביש.
כך למשל, קיים סיכון
שהאקרים יפרצו תקשורת גלויה ברכב כמו מערכת הבידור וינצלו פרצות אבטחה על מנת לשלוט דרכן במערכות ברכב שקשורות לנהיגה וניווט. מערכת הבידור ברכב כוללת רשת WIFI על מנת לשרת את נוסעי הרכב לטובת צפייה בתכנים תוך כדי נהיגה. ברכב אוטונומי תהיה אפשרות חיבורים למפתח להוריד הנתונים לבדוק איך הרכב יתנהג בזמן נסיעה ויש לאבטח היטב את הכניסות לחיבורים על מנת שהאקרים לא ישתלטו עליהן ויוכלו לשלוט במערכת.
מומחי אבטחה מהווים על כן גורם קריטי לאבטחת המערכות וביטחון הנוסעים. דרך נוספת שמומחי אבטחה נדרשים למצוא לה פתרונות היא שהאקרים יכולים גם לנצל חולשות באלגוריתמים של המערכת על מנת לזהות עצמים מתוך המצלמות או מתוך שאר החיישנים ולשבש את פעילות הרכב. למעשה, היו מומחי אבטחה שביצעו ניסוי במהלכו הם הדביקו סטיקרים בצורות משונות על תמרורים רגילים ובאמצעות זאת יכלו לגרום לרכב להבין שמדובר בתמרור אחר ואז הרכב יכול היה לעצור בנתיב אחר או לנסוע במהירות שונה מהמותרת. נושא זה קשור לאחד התחומים החמים היום בתעשיית ההייטק והוא – למידה עמוקה. מי שמפתח אלגוריתמים של למידה עמוקה צריך להבין לעומק את הדברים הזדוניים שמישהו יכול לעשות לתמרורים וחפצים בעולם האמיתי ולשבש דרכם פעילות פוטנציאלית של רכבים אוטונומיים.

איך מומחי סייבר יכולים לעזור לרכב האוטונומי לנסוע בבטחה?

לכל אחד מהקשיים האלה שקשורים באבטחת מידע וסייבר סקיורטי נבחנים מגוון פתרונות וכדי לאתר את הבעיות של סייבר סקירוטי מהסוג של חדירה מתוך ממשקי המפתח או WIFI של הלקוחות משתמשים בטכניקה של בדיקות חדירה אותן מבצעים מומחי סייבר שיודעים לחשוב ולעבוד כמו האקרים ובמהלך פעילותם למצוא חולשות במערכת הפעלה ובתוכנה ועל בסיס אלה לייעץ כיצד ניתן לסגור את הפרצות באבטחה.
כדי לפתור בעיה של חיישנים העשויים להשתבש כתוצאה מזה שמישהו יבצע שינויים זדוניים כלשהם ניתן לבצע עבודת ולידציה וכך לחשוף את האלגוריתמים למגוון שיבושים כאלה ואחרים ולבדוק בפועל איך הרכב האוטונומי מגיב לכל אחד מהשיבושים ולסגור את הפרצות על ידי אימון האלגוריתמים להתעלם מהטעיות זדוניות.

אין ספק שלנושא הנהיגה העצמית יש עוד דרך ארוכה עד שכל אחד מאתנו יוכל להסיע רכב אוטונומי, אבל מה שבטוח הוא שבתעשייה המשתוקקת לפיתוחים עתידניים מסוג זה יש מקום של כבוד למומחי אבטחת מידע וסייבר שידעו כיצד לסגור את פרצות האבטחה ולאפשר נסיעה בטוחה. תוכנית לימודים לאבטחת מידע וקורס סייבר יעניקו לכם את הכלים להשתלב בג’וב המרתק ביותר כיום בתעשיית ההייטק והרכב ולהיות חלק מהעתיד המעניין שמחכה לנו…

תוכן עניינים

Schedule Appointment

Fill out the form below, and we will be in touch shortly.

לא הצלחנו לאתר את הטופס.

בודק...