Tăng cường an ninh mạng cho phương tiện thông minh, tự lái bằng máy học

Công nghệ này được tạo ra như một phần của nỗ lực hợp tác giữa các chuyên gia từ ngành an ninh mạng, bao gồm các chuyên gia từ Đại học Queensland, Virginia Tech, Viện Khoa học và Công nghệ Gwangju cùng Bộ Chỉ huy Phát triển Khả năng Chiến đấu của Quân đội Hoa Kỳ ( DEVCOM).

Kỹ thuật máy học đột phá này được gọi là DESOLATOR, là một phương pháp mới giúp tối ưu hóa đáng kể an ninh mạng cho các phương tiện quân sự thông minh, giúp chống lại các mối đe dọa tiềm ẩn, mà không làm giảm hiệu suất của các mạng máy tính vận hành trên các phương tiện quân sự công nghệ cao.

Tính tất yếu của an ninh mạng trên phương tiện 

Tất nhiên, việc bảo vệ các phương tiện quân sự trước bất kỳ cuộc tấn công mạng tiềm ẩn nào là rất quan trọng đối với an ninh quốc gia và sự an toàn của quân nhân, điều này đã khiến Quân đội Hoa Kỳ đầu tư đáng kể vào việc tăng cường bảo vệ an ninh mạng cho các phương tiện quân sự. Tuy nhiên, công nghệ tiên phong này có thể có nhiều ứng dụng hơn nữa trên các phương tiện vận chuyển thông minh khác quan trọng của quốc gia.

Không riêng gì phương tiện quân sự, khi những chiếc xe thông minh, tự lái hiện đại ngày nay nắm giữ ngày càng nhiều thông tin cá nhân của chúng ta, chẳng hạn như chi tiết ngân hàng, địa chỉ và mật khẩu, việc đảm bảo an ninh mạng linh hoạt trong quá trình vận chuyển của chúng ta có thể trở thành một điều cần thiết. 

Thêm vào đó, khi việc sử dụng ô tô tự lái ngày càng phổ biến, nguy cơ tiềm ẩn quyền kiểm soát của chúng ta rơi vào tay tin tặc gây ra mối đe dọa đáng kể đối với an toàn công cộng. Vì lẽ đó, DESOLATOR tìm cách loại bỏ mối nguy hiểm này, bằng cách tối ưu hóa một chiến lược an ninh mạng được gọi là phòng thủ mục tiêu di động.

Tiến sĩ Terrence Moore, một nhà thuật toán học của Quân đội Hoa Kỳ cho biết: "Ý tưởng là nếu bạn xáo trộn địa chỉ IP đủ nhanh, thì thông tin được gán theo IP sẽ nhanh chóng bị mất và tin tặc sẽ phải tìm kiếm lại".

Cách hoạt động của DESOLATOR

DESOLATOR, viết tắt của công nghệ "phân bổ tài nguyên dựa trên máy học tăng cường sâu và triển khai phòng thủ mục tiêu di động", hệ thống này giúp bảo mật an ninh mạng mạnh mẽ hơn bằng cách cho phép mạng trong xe xác định tần số xáo trộn IP liên tục và phân bổ băng thông tối ưu sau mỗi lần xáo trộn như thế. Phương pháp này giúp đạt được hiệu quả bảo vệ mục tiêu di động lâu dài.

Các nhà nghiên cứu nói rằng, DESOLATOR sẽ khiến cho các tin tặc tiềm năng vô cùng khó truy cập mục tiêu, đồng thời đảm bảo rằng hiệu suất của mạng bên trong phương tiện hoạt động hiệu quả không bị ảnh hưởng.

Tiến sĩ Frederica Free-Nelson, một nhà khoa học máy tính của Quân đội Hoa Kỳ và là trưởng nhóm nghiên cứu này cho biết: "Công nghệ này tạo điều kiện cho một biện pháp bảo vệ tối ưu, nhờ đó ít tài nguyên hơn được sử dụng để bảo vệ tối đa, trong khi vẫn duy trì được chất lượng dịch vụ hiệu quả trên phương tiện".

Moore nói: "Các mạng trong xe thông minh, tự hành hiện tại đang hoạt động rất đa dạng, hiệu quả, nhưng chúng không thực sự có tính bảo mật cao. Ngày nay, có rất nhiều nghiên cứu ngoài kia không chỉ tập trung vào việc nâng cao hiệu suất vận hành mạng phương tiện, mà còn phải tăng cường bảo mật cho hệ thống đó nữa".

Ngoài ra, công nghệ DESOLATOR không chỉ giới hạn ở việc xác định tần số xáo trộn IP và phân bổ băng thông tối ưu, mà nó còn có thể là một khuôn khổ dựa trên công nghệ máy học được sửa đổi linh hoạt để đạt được các mục tiêu khác nhau trong lĩnh vực bảo mật an ninh mạng.