This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

פרוטוקולי רשת בכלי רכב לא רק מוגבלים על ידי רוחב הפס, אלא יש גם קושי להתאים אותם לעומסי עבודה מתקדמים יותר (scale) וחסרות להם דרישות אבטחה משותפות. לכן קיימת בעיה לספק די רוחב פס וכוח מחשוב לרכיבי רכב לצורך השגת הגנה אמינה, מה שחשוב במיוחד כשמדובר על הגנת מטרות נעות.

מחלקת ההגנה האמריקאית שמה יותר ויותר דגש על המחקר בתחום הרכב האוטומטי והאוטונומי. על רקע זה, חוקרי הצבא מפתחים כעת שיטה לתגבור האבטחה הפנימית של הרכב בלי להתפשר על ביצועים. הטכנולוגיה החדשה שלהם, המבוססת למידת מכונה, נועדה לתגבר את הבטיחות של רשתות מחשוב ברכב.

חוקרי מעבדת המחקר של הצבא, ARL, בשיתוף פעולה עם מומחים בינלאומיים, פיתחו טכניקה למיטוב אסטרטגיית אבטחת סייבר מוכרת, בשם הגנה על מטרות נעות (MTD), שמשנה באופן שיטתי מימדי מערכת רבים כדי להגביר את אי-הוודאות ולהקשות על התוקפים.

מעוניינים ללמוד עוד על אבטחת סייבר לרשתות? השתתפו בארוע INNOTECH 2021 לסייבר, HLS וחדשנות באקספו תל אביב, 17-18 בנובמבר.

טכנולוגיית DESOLATOR מספקת הקצאת משאבים מבוססת למידה עמוקה באמצעות חיזוקים והגנה על מטרות נעות. מדובר ביישום של למידת מכונה כדי לסייע לרשת הפנימית של הרכב לזהות את הדרך הטובה ביותר לערבב את הקצאת התבר ורוחב הפס של כתובות ה-IP כדי לספק הגנה אפקטיבית ומתמשכת על מטרה נעה. כשמערבבים את כתובות ה-IP במהירות מספיק גבוהה, המידע המקושר ל-IP אובד מייד והיריב נאלץ לשוב ולחפש אותו.

הטכנולוגיה החדשה לא רק מגינה על רשתות הרכב אלא עושה זאת בלי לגרום לתקורה נוספת, שעלולה להאט או לפגוע בביצועים. היא משתמשת במשאבים מועטים יותר כדי להגן על מערכות ומכשירים מחוברים ברכב תוך שמירה על אותה איכות שירות, כך טוען גורם בתוכנית.

צוות החוקרים השתמש בלמידה עמוקה באמצעות חיזוקים כדי לעצב את ההתנהגות של האלגוריתם, כך שילמד להגביל את זמן החשיפה ואת היקף האובדן של חבילות נתונים, לדוגמא. כתוצאה מכך, ה-DESOLATOR מזהה את הכמות המיטבית של משאבי רשת שיש להקצות לכל פלח ברשת כדי לצמצם אובדן חבילות נתונים, כך לפי gcn.com.