Разработчики: | Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН (СПб ФИЦ РАН) |
Дата премьеры системы: | сентябрь 2024 г |
Отрасли: | Информационная безопасность |
Технологии: | Интернет вещей Internet of Things (IoT) |
Основная статья: Информационная безопасность интернета вещей (Internet of Things)
2024: Создание технологии
В сентябре 2024 года в России представили новое ИТ-решение, которое позволяет выявлять уязвимости в системах интернета вещей еще на этапе разработки. Это инновационное решение разработано учеными Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) и призвано обеспечить высокий уровень защиты критически важных цифровых систем.
Новая технология моделирует возможные киберфизические атаки и помогает находить слабые места в инфраструктуре до ввода систем в эксплуатацию. Новое решение позволяет разработчикам и пользователям цифровых систем получать полную оценку рисков, связанных с возможными угрозами, и своевременно принимать меры для укрепления защиты. По словам старшего научного сотрудника Лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН Дмитрия Левшуна, основой сервиса является использование искусственного интеллекта, который анализирует большие объемы данных и помогает прогнозировать угрозы. Это решение предназначено для анализа устойчивости систем к различным видам кибератак.
ИТ-решение включает в себя базу данных уязвимостей и модули искусственного интеллекта, способные моделировать виртуальные атаки. Оно помогает выявлять слабые места в конфигурациях цифровых систем, что особенно важно для инфраструктур, работающих на технологиях интернета вещей. Кроме того, система анализирует возможные последствия кибератак, что позволяет значительно снизить риски их успешной реализации.
Руководитель Международного центра цифровой криминалистики СПб ФИЦ РАН Андрей Чечулин подчеркнул, что с развитием технологий интернет вещей (IoT) растет число атак на «умные» устройства. Внедрение данного ИТ-решения позволит значительно повысить безопасность таких систем. Помимо анализа текущих конфигураций, в следующем этапе проекта ученые планируют проводить анализ исходного кода устройств интернета вещей для более точного выявления уязвимостей.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
ИндаСофт (102)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (58)
М2М телематика (45)
Цифра (39)
АйТиПроект (ITProject) (30)
Другие (573)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (7)
Цифра (5)
ИндаСофт (4)
Orange Business Services (Оранж Бизнес Сервисез, Эквант) (3)
Лаборатория умного вождения (ЛУВ) (3)
Другие (42)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (9)
Цифра (7)
Датапакс (4)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
Юникорн (3)
Другие (30)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
OSIsoft (1, 108)
М2М телематика (16, 74)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (15, 44)
Цифра (8, 44)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 34)
Другие (669, 416)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 7)
Цифра (2, 5)
Ростелеком (2, 4)
OSIsoft (1, 4)
Лаборатория умного вождения (ЛУВ) (3, 3)
Другие (18, 23)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (3, 8)
Цифра (1, 7)
Датапакс (1, 4)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 4)
Юникорн (1, 3)
Другие (12, 13)
Цифра (2, 6)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 4)
Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 4)
Юникорн (1, 3)
МегаФон (2, 2)
Другие (7, 7)
Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 9)
Цифра (2, 3)
РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 3)
Юникорн (1, 2)
AirBit (АирБит) (2, 1)
Другие (13, 13)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
PI System - 108 (108, 0)
M2M-Cyber GLX - 51 (50, 1)
Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 36 (36, 0)
Росатом Умный город - 33 (33, 0)
ITProject RFID Platform - 31 (29, 2)
Другие 391
Росатом Умный город - 7 (7, 0)
ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 4 (4, 0)
PI System - 4 (4, 0)
EcoStruxure - 3 (1, 2)
Ростелеком: Умный дом Видеонаблюдение - 3 (3, 0)
Другие 22
Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 7 (7, 0)
МТС Цельсиум - 5 (5, 0)
Росатом Умный город - 4 (4, 0)
Датапакс: Сервис мониторинга пассажиропотока - 4 (4, 0)
Ujin OS Платформа для создания умных домов и зданий (ранее MySmartFlat и Sapfir) - 3 (3, 0)
Другие 11
RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 4 (4, 0)
Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 4 (4, 0)
Ujin OS Платформа для создания умных домов и зданий (ранее MySmartFlat и Sapfir) - 3 (3, 0)
Росатом Умный город - 3 (3, 0)
ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
Другие 8
RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 9 (9, 0)
Росатом Умный город - 3 (3, 0)
Ujin OS Платформа для создания умных домов и зданий (ранее MySmartFlat и Sapfir) - 2 (2, 0)
ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
Proteqta: Atom умная каска - 1 (1, 0)
Другие 10