Системы «умного города» стремительно внедряются во все сферы жизни человека и наиболее активно в транспортную инфраструктуру: это пилотируемые и беспилотные автомобили, «умные» светофоры, остановки, табло с расписанием автобусов и поездов и многое другое. Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук разработали программное обеспечение для защиты таких систем. Оно позволяет не только вовремя выявлять хакерские атаки, но и определять, какие из интерфейсов вышли из строя или показывают ложный результат, итоги работы ученых опубликованы в ряде статей, в том числе в статье «Мониторинг ситуации в автомобиле для обнаружения потенциальных угроз на основе датчиков смартфона», вышедшей в журнале Sensors (https://www.mdpi.com/1424-8220/20/18/5049).
«Сегодня в крупных городах мира активно идет внедрение «умных» систем в транспорт и логистику для облегчения жизни человека. В первую очередь, речь идет о пилотируемых и беспилотных автомобилях, но к ним также относятся и «умные» светофоры, турникеты и прочее. В нашем проекте мы разработали действующий прототип системы для защиты таких интерфейсов. Проект, в конечном счете, направлен на обеспечение безопасности человека», - рассказывает ведущий научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН Андрей Чечулин.
Алгоритмы системы защиты «умного города» направлены на решение двух основных задач. Во-первых, интерфейсы должны уметь зафиксировать атаки и нарушения безопасности со стороны человека - таким нарушением может стать как фальшивая карточка пользователя на турникете в метро, так и больной, пьяный или сонный человек, который пытается управлять элементами «умного города», стараясь скрыть свое состояние от системы безопасности.
Во-вторых, защитная программа должна распознавать атаки со стороны вредоносных программ - это относится к нарушению работы сервисов «умного города», например, светофоров, некорректная работа которых может вызвать серьезные пробки и парализовать движение общественного и грузового транспорта. Также может быть нарушена система ориентации беспилотного автомобиля в пространстве, что может привести к ДТП. Для решения подобных задач петербургские ученые обучили систему защиты использовать и анализировать данные от максимально возможного числа датчиков «умного города».
"Например, если применять нашу систему безопасности для беспилотного автомобиля, то она принимает решения, исходя из информации полученной не только с датчика расстояния до объектов, но и с систем навигации, а также с камер. Но тут важно понимать, что наш алгоритм не просто суммирует информацию, а постоянно ее сопоставляет. Это нужно для того, чтобы по косвенным признакам найти слабое звено в системе интерфейсов, которое подверглось хакерской атаке или вышло из строя. Тогда беспилотник сможет предотвратить аварию, а оператор системы увидит неисправность и попробует ее устранить", - пояснил Чечулин.
В рамках проведения экспериментов при помощи разработанных прототипов и использования датчиков личного смартфона водителя были успешно обнаружены случаи нарушения со стороны водителя пилотируемого транспортного средства (когда он отвлекался или засыпал). Кроме того, разработанные системы позволили выявить различные виды компьютерных атак, направленные на элементы «умного города». Данное исследование было поддержано грантом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) по научному проекту № 19-29-06099.