Кибербезопасность автономных транспортных средств: угрозы, уязвимости и стратегии защиты

Развитие автономного транспорта открывает новые горизонты для удобства и безопасности дорожного движения, но вместе с этим порождает и уникальные киберугрозы. Коммуникация V2X (Vehicle-to-Everything), системы машинного обучения и удаленные обновления ПО становятся мишенью для хакеров, способных вмешиваться в управление транспортными средствами. В статье разберем, какие уязвимости существуют в беспилотных технологиях, какие стандарты уже регулируют кибербезопасность автономного транспорта, и что еще необходимо доработать.

Автономный транспорт и вызовы кибербезопасности

Автономные транспортные средства больше не футуристическая концепция — они уже выезжают на дороги, меняя подход к логистике, городскому транспорту и личным перевозкам. По прогнозам, к 2030 году доля беспилотников в общем автопарке значительно вырастет, а системы V2X станут стандартом для интеллектуального транспорта. Однако у этой эволюции есть обратная сторона: чем сложнее и более взаимосвязаны технологии, тем шире атакуемая поверхность.

Кибербезопасность беспилотников — это не просто защита данных, а вопрос физической безопасности. Взлом системы управления, подмена навигационных данных или атака на алгоритмы компьютерного зрения могут привести к авариям, сбоям в транспортных сетях и даже использованию автономных автомобилей в качестве инструмента киберпреступников.

Стандарты безопасности, например, WP.29 и ISO 21434 пока отстают от реальных угроз, а производители сталкиваются с вызовом: как балансировать между производительностью, удобством и защитой.

Риски и методы защиты безопасности коммуникации V2X

V2X — ключевой элемент экосистемы автономного транспорта. Автомобили, дорожная инфраструктура и даже пешеходы обмениваются данными в реальном времени, позволяя беспилотникам координировать маневры, прогнозировать опасности и адаптироваться к дорожной обстановке. Однако эта система — не только основа безопасности, но и потенциальная точка отказа. Если хакер получает доступ к V2X-коммуникации, он фактически получает возможность управлять поведением автономного транспорта.

Одна из серьезных угроз — спуфинг, когда злоумышленник подменяет передаваемые сообщения. Поскольку автономный автомобиль доверяет полученным данным, ложное предупреждение о препятствии может вынудить его резко затормозить, изменить маршрут или создать аварийную ситуацию.

Не менее опасен перехват и подмена данных. V2X-коммуникации передаются по беспроводным каналам, Wi-Fi, LTE, 5G, и атакующий, встав в позицию «человек посередине», может изменять передаваемую информацию. Например, он способен подделать сигналы о скорости потока, статусе светофоров или даже внедрить вредоносные команды, влияя на поведение беспилотника.

Еще одна угроза — DDoS-атаки на инфраструктуру. Узлы дорожной сети RSU, которые передают данные между автомобилями, могут быть перегружены вредоносным трафиком, что приведет к сбоям в V2X-коммуникации. Если беспилотники лишатся критически важной информации о дорожной ситуации, это может вызвать хаос на дорогах.

Дмитрий Овчинников

Архитектор информационной безопасности UserGate

Вся концепция безопасности всегда упирается в три основные вещи: конфиденциальность, доступность, целостность. Беспилотные автомобили при этом не исключение. Основная опасность в том, что доступ к управлению может быть получен третьим лицом или злоумышленники смогут влиять на поведение автомобилей, через подделку данных, передаваемых по беспроводным сетям. При этом для концепции защиты совершенно неважно каким будет метод атаки. Какие бы меры защиты ни применялись — на них всех найдется своя уязвимость или способ обхода: шифрование, блокчейны — так или иначе, все эти технологии взламываются.

Поэтому единственным верным способом защиты является наличие дублирующих центров оценки и принятия решений. Если информация, поступающая на бортовые системы, будет противоречить тому, что в реальности происходит на дороге — система должна принять правильное решение об обработке данных. Возможно, стоит подумать о том, чтобы на разных уровнях принятия решений информация всесторонне перепроверялась.

Для защиты V2X-коммуникаций необходимо применять комплексный подход, который включает как криптографические методы, так и механизмы обнаружения аномалий. Только так можно гарантировать подлинность передаваемых сообщений, защитить их от подмены и предотвратить вмешательство злоумышленников. Среди наиболее эффективных решений можно выделить следующие:

Шифрование и цифровые подписи. Стандарт IEEE 1609.2 регламентирует использование цифровых подписей и механизмов аутентификации для защиты V2X-коммуникаций. Он позволяет проверять подлинность сообщений и предотвращает их подделку, минимизируя риски спуфинга.
Блокчейн для защиты целостности данных. Децентрализованные системы на основе блокчейна позволяют хранить историю сообщений V2X, делая невозможной их подмену без следов. Такая архитектура может повысить доверие к данным и усложнить атаки «человек посередине».
Защита каналов связи (TLS, IPsec). Использование надежных криптографических протоколов для защиты V2X-трафика снижает вероятность MITM-атак и перехвата критически важной информации.
Анализ аномалий и фильтрация ложных сообщений. Интеллектуальные системы мониторинга V2X-трафика способны выявлять аномальные паттерны, например, резкие изменения в количестве предупреждений об авариях и блокировать подозрительные сообщения.

V2X — это не просто новый уровень коммуникации, а критически важная часть экосистемы автономного транспорта. От того, насколько надежно она защищена, зависит не только безопасность автомобилей, но и жизнь их пассажиров.

Угрозы, связанные с атаками на нейросети беспилотников

Современные беспилотные автомобили активно используют модели машинного обучения для распознавания объектов, прогнозирования поведения участников движения и принятия решений в реальном времени. Однако, несмотря на высокий уровень автономности, нейросетевые алгоритмы остаются уязвимыми перед атаками, способными изменить их поведение. Такие атаки могут приводить к сбоям в системе компьютерного зрения, ложной интерпретации дорожных знаков или даже полной потере контроля над транспортным средством.

Один из наиболее опасных типов атак — adversarial attacks. Злоумышленники модифицируют входные данные таким образом, чтобы нейросеть интерпретировала их ошибочно. Например, небольшие изменения в пикселях изображения могут заставить беспилотник распознать знак «Стоп» как ограничение скорости, что приведет к отказу в остановке. Такие атаки трудно обнаружить, так как они не влияют на восприятие человека, но вводят в заблуждение алгоритмы машинного зрения.

Ирина Дмитриева

Эксперт «Газинформсервиса»

Наиболее опасные виды атак на нейромодели в беспилотном транспорте — это компрометация LLM-платформ, в частности, добавление троянских триггеров для отравления модели. Манипуляция языковыми моделями превращает беспилотные автомобили в оружие, перемещающееся на дорогах. Здесь же совершаются атаки на IDS, которые позволяют контролировать потенциальную подмену трафика. Эксплуатация уязвимостей на уровне CAN-шины данных и сети. Популярные эксплуатации элементов IoT могут позволить взломать двери и запустить двигатель через удаленный доступ.

Для минимизации рисков рекомендуется внедрить технологии защиты CAN-шины. Например, обеспечить устойчивое к атакам шифрование для исключения отравления данных и настроить сегментированную сеть, изолировав критичные системы от мультимедийных интерфейсов. Между компонентами автомобиля стоит обеспечить защищенные каналы современным шифрованием. Для снижения рисков отравления данных рекомендуется строгая фильтрация, выявление аномальных паттернов через алгоритмы, например, PCA, и обучать модели с искусственными искажениями. Для верификации данных комбинировать валидацию через синхронизацию лидаров, радаров и камер.

Другой вид угроз — poisoning attacks. В этом случае атакующие внедряют вредоносные данные на этапе обучения модели, искажая ее работу. Если система машинного обучения использует уязвимый набор данных, она может научиться неправильно интерпретировать дорожные объекты, что потенциально приводит к критичным ошибкам в управлении автомобилем.

Для противодействия таким угрозам разрабатываются различные стратегии:

Устойчивые модели ИИ. Создание алгоритмов, которые способны идентифицировать и игнорировать небольшие искажения, позволяет снизить вероятность успешной adversarial-атаки. Развиваются методы, позволяющие обучать модели на разнообразных данных, что делает их более устойчивыми к атакующим воздействиям.
Фильтрация входных данных. Дополнительные алгоритмы проверки входной информации позволяют выявлять аномалии и подозрительные изменения. Например, нейросети могут анализировать контекстные признаки дорожных знаков, чтобы игнорировать искусственно модифицированные изображения.
Мониторинг аномалий. Системы обнаружения атак в реальном времени могут фиксировать нетипичные отклонения в работе модели и предупреждать о возможном вмешательстве. Использование методов поведенческого анализа помогает выявлять неестественные изменения в восприятии объектов беспилотником.

В эпоху автономного транспорта защита нейросетевых алгоритмов становится не менее важной, чем защита традиционных ИТ-систем. Ошибка в машинном обучении может стоить жизни, поэтому разработка безопасных и устойчивых ИИ-моделей — приоритетная задача для кибербезопасности беспилотников.

Безопасность OTA-обновлений в условиях ограниченных ресурсов

Удаленные обновления программного обеспечения OTA критически важны для беспилотных автомобилей, позволяя оперативно исправлять уязвимости, обновлять нейросетевые модели и улучшать функциональность без необходимости физического вмешательства. Однако эта же возможность делает беспилотники мишенью для атак, способных нарушить их работу или полностью вывести из строя.

Основная угроза связана с подменой данных, когда злоумышленник перехватывает или модифицирует обновление, внедряя вредоносный код. Если вредоносное ПО окажется в системе управления автомобилем, оно может отключить критически важные функции или даже позволить атакующему взять контроль над машиной.

Еще одна серьезная угроза — атаки на цепочку поставок. Если атакующий скомпрометирует сервер обновлений или взломает процесс разработки ПО, он может внедрить вредоносный код еще до его распространения среди автомобилей. Такой сценарий особенно опасен, так как вредоносное ПО будет распространяться официальным путем, минуя традиционные механизмы обнаружения угроз.

Ограниченные вычислительные ресурсы бортовых систем беспилотников создают дополнительные сложности. Полноценная проверка обновлений требует значительных мощностей, а традиционные механизмы защиты могут замедлять процесс установки или даже вызывать сбои.

Ирина Дмитриева

Эксперт «Газинформсервиса»

Для гарантированной безопасности OTA-обновлений в беспилотных автомобилях необходимо применять высокоэффективные и оптимизированные методы защиты управления обновлениями. Предлагается использовать алгоритм шифрования AES-128 для снижения потоковой нагрузки на ЦП, Lightweight TLS в качестве легковесного решения для безопасной передачи данных и аппаратные модели безопасности (HSM), гарантирующие проверку цифровых подписей и хранения ключей.

В качестве способа обработки данных можно использовать децентрализованные решения — блокчейн для верификации. Он позволяет хранить хэши обновлений в распределенных сегментах и исключает единую точку отказа, а также снижает нагрузку на целевые серверы. Для установки обновлений предлагается использовать канареечный принцип обновления для тестирования обновлений на выделенных устройствах и снижения общей нагрузки на сеть. Снижение риска подмены или взлома ПО повысит сегментация сети с изоляцией критичных систем и проверка цифровой подписи ПО.

Чтобы минимизировать риски, связанные с OTA-обновлениями, необходимо внедрять надежные механизмы защиты. Они должны не только предотвращать подмену и несанкционированную установку ПО, но и учитывать ограниченные вычислительные ресурсы бортовых систем. В числе наиболее эффективных решений:

Цифровая подпись и проверка целостности. Каждое обновление должно подписываться с помощью криптографических алгоритмов, а беспилотник обязан проверять подпись перед установкой. Это предотвращает подмену данных и гарантирует, что обновление получено от доверенного источника.
Двухэтапная верификация. Перед установкой обновления система может проводить дополнительную проверку, например, запрашивать подтверждение от облачного сервера или использовать независимые механизмы контроля. Это позволяет блокировать несанкционированные обновления, даже если атакующий получил доступ к основному каналу передачи данных.
Аппаратные корни доверия (HSM, TPM). Специальные криптографические модули, встроенные в железо, обеспечивают безопасное хранение ключей, защищают процесс верификации обновлений и предотвращают их подделку даже в случае компрометации основного ПО.

OTA-обновления позволяют беспилотникам эволюционировать, становясь умнее и безопаснее. Однако без надежных механизмов защиты они могут превратиться в удобный вектор атаки. Поэтому кибербезопасность удаленного обновления ПО должна быть неотъемлемой частью архитектуры автономного транспорта.

Анализ стандартов кибербезопасности для автономного транспорта

Развитие беспилотных автомобилей требует строгих мер безопасности, и международное сообщество уже разработало несколько ключевых стандартов. Однако, несмотря на наличие регламентов, многие аспекты защиты автономного транспорта остаются нерешенными.

Одним из важнейших стандартов является WP.29, разработанный Европейской экономической комиссией ООН. Этот регламент регулирует кибербезопасность автомобилей и требования к управлению обновлениями программного обеспечения. Согласно WP.29, производители обязаны выявлять и устранять уязвимости в системах транспортных средств на протяжении всего их жизненного цикла. Однако, несмотря на это, данный регламент больше ориентирован на традиционные угрозы, такие как взломы систем или утечка данных, и не учитывает особенности и угрозы, связанные с автономными транспортными системами, такими как атаки на нейросети и алгоритмы принятия решений.

Другим важным стандартом является ISO/SAE 21434, который устанавливает требования по управлению рисками кибербезопасности в автомобильной промышленности. Этот стандарт охватывает процессы выявления угроз, анализа рисков и внедрения защитных механизмов на этапах разработки и эксплуатации транспортных средств. Однако ISO/SAE 21434 не предлагает конкретных решений для защиты ИИ-компонентов беспилотных автомобилей, что является важным пробелом, учитывая критическую роль нейросетевых моделей в системах автономного вождения..

Дмитрий Овчинников

Архитектор информационной безопасности UserGate

Современные стандарты в области информационной безопасности автономных автомобилей хорошо проработаны. Требования, изложенные в них, будут еще долго оставаться актуальными. Однако самым слабым местом является то, что еще никто и никогда не применял массово беспилотные автомобили в условиях мегаполиса. Как показывает история современных взломов, тщательное следование стандартам существенно снижает вероятность инцидентов. Но то, что создал один человек, всегда способен взломать другой. Поэтому основным фактором защиты автономных автомобилей от киберугроз, будет способность быстро обновить прошивку, устранить уязвимость и при необходимости на лету изменить алгоритмы функционирования. В любом ПО всегда были и будет уязвимости. Качество ПО и сервиса характеризуется скоростью обнаружения и устранения неполадок.

Для повышения уровня безопасности автономного транспорта важно учитывать ряд проблемных зон в действующих международных стандартах. Хотя текущие регламенты, такие как WP.29 и ISO/SAE 21434, охватывают многие аспекты кибербезопасности, они все еще не предлагают достаточных решений для защиты от специфических угроз, с которыми сталкиваются автономные системы:

Защита ИИ-моделей. Стандарты WP.29 и ISO/SAE 21434 не регламентируют защиту машинного обучения, что является серьезной проблемой, так как современные автономные автомобили зависят от нейросетей для принятия решений в реальном времени. Атаки, такие как adversarial attacks и poisoning attacks, могут существенно нарушить работу автономных систем, что не предусмотрено действующими стандартами.
Отсутствие единого подхода к оценке рисков. Многие современные стандарты предлагают общие рекомендации по оценке рисков, однако не существует единой методологии для оценки угроз именно для автономных транспортных средств. Из-за этого различные производители могут использовать разные подходы, что затрудняет внедрение универсальных решений по кибербезопасности и создает проблемы при интеграции решений разных производителей в рамках одной транспортной экосистемы.
Недостаточное внимание к постэксплуатационной защите. Стандарты WP.29 и ISO/SAE 21434 не предлагают достаточных требований по безопасности для процессов постэксплуатационной защиты, таких как удаленные обновления ПО и мониторинг угроз в реальном времени. Это важный аспект, так как беспилотники могут подвергаться атакам даже после продажи, через обновления ПО или в процессе эксплуатации. В частности, такие угрозы, как атаки на цепочку поставок обновлений или вмешательство в систему мониторинга угроз, остаются недостаточно охваченными в существующих регламентах.

Несмотря на наличие некоторых международных стандартов, они требуют доработки для учета специфических угроз, связанных с автономными транспортными системами. Для повышения безопасности беспилотников необходимо сосредоточиться на защите ИИ-моделей, выработке единых подходов к оценке рисков и усилении мер по безопасности в процессе эксплуатации и обновлений программного обеспечения.

Подводя итог

Кибербезопасность автономных транспортных средств — это критически важный аспект, от которого зависят жизни людей и устойчивость транспортных систем будущего. Современные стандарты, такие как UNECE R155/R156 и ISO/SAE 21434, закладывают основу для защиты, но они пока не полностью учитывают специфические угрозы, связанные с ИИ и автономными системами. Для обеспечения безопасности необходимы новые технологии, такие как шифрование, блокчейн и устойчивые модели ИИ, а также тесное сотрудничество между регуляторами, производителями и экспертами. Только совместные усилия позволят создать безопасные и надежные автономные транспортные системы, заслуживающие доверия общества.