כיצד בינה מלאכותית משנה את פני אבטחת הסייבר בתעשיית הרכב?
תעשיית הרכב נמצאת בעיצומו של שינוי טכנולוגי משמעותי, כאשר רכבים מבוססי תוכנה, מחוברים ואוטונומיים משנים את פני התעשייה באופן מהותי. ההתפתחויות הללו יוצרות הזדמנויות חדשות, אך גם מציבות אתגרים משמעותיים – במיוחד בתחום אבטחת הסייבר.
בשנים האחרונות התשתית הדיגיטלית של כלי רכב מודרניים התפתחה ממערכות מולטימדיה פשוטות לרשתות מתקדמות ומורכבות. טכנולוגיות כמו מערכות סיוע לנהג, עדכוני תוכנה אלחוטיים ותקשורת V2X מעצבות את הרכב המודרני. עם זאת, חידושים אלה גם פותחים אפשרויות תקיפה חדשות עבור פושעי סייבר.
בשנים האחרונות מספר התקפות הסייבר על תעשיית הרכב גדל באופן משמעותי - החל מגניבת נתונים ברשתות ארגוניות של יצרני הרכב ועד להשתלטות על רכבים מרחוק. בעוד שבעבר התקפות כוונו לרוב אל מערכות מולטימדיה ברכב ולמידע ארגוני של יצרני הרכב, האיומים החדשים מכוונים יותר ויותר לפונקציות נהיגה חיוניות לבטיחות ולנתונים אישיים של המשתמש ברכב. יתר על כן, נוצרים יעדי התקפה חדשים באמצעות שירותי רכב בתשלום לתוכנות פרימיום.
ככל שההתקפות הופכות מתוחכמות יותר, כך חשוב לפתח פתרונות הגנה מתאימים לאתגרים החדשים. בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מפתח, מכיוון שהיא מסוגלת לנתח ביעילות כמויות גדולות של נתונים ולזהות פעילות חשודה בשלב מוקדם. הדבר חיוני במיוחד בתעשיית הרכב, שם גם לחריגות קלות יכולות להיות השלכות חמורות. כל סטייה מדפוסים מוכרים מזוהה ומנותחת מיד כדי למנוע התקפות אפשריות. בנוסף, ניתוח נתונים רחב מאפשר לצפות גם איומים לא מוכרים. כך מתאפשר ליצרנים ולספקים לתקן ליקויי אבטחה בשלב מוקדם ולהשקיע בהגנת סייבר באופן יזום.
גישת ה-DevSecOps בפיתוח תוכנה אצל יצרניות הרכב מאפשרת ליצרנים ולספקים לשלב את עקרונות אבטחת הסייבר כבר בשלבים המוקדמים של פיתוח התוכנה לרכב, ובכך לאתר ולתקן ליקויי אבטחה לפני שהם מגיעים לשטח. בשילוב כלים מבוססי בינה מלאכותית, ניתן לזהות חולשות, לאתר דפוסים חשודים ולהגיב בזמן אמת – באופן אוטומטי וחכם. כך עוברים מגישה תגובתית לגישה יזומה, שמבוססת על שיתוף פעולה בין צוותים, ניטור רציף, והטמעה מוקדמת של פתרונות סייבר – מה שמאפשר חדשנות מהירה מבלי להתפשר על ביטחון.
המורכבות ההולכת וגדלה של רכבים מחוברים ומבוססי תוכנה דורשת שיתוף פעולה רחב בתעשייה. יצרני הרכב והספקים נדרשים לשתף מידע על איומים, לפתח סטנדרטים משותפים לאבטחה, ולהגביר את שיתוף הפעולה עם ספקים חיצוניים. פלטפורמות שאוספות ומנתחות נתוני איומים בצורה מרכזית יכולות למלא תפקיד מרכזי בכך. גישה כזו מאפשרת זיהוי מהיר יותר של דפוסי תקיפה וסגירת פערי אבטחה בצורה יעילה. שקיפות מקיפה לאורך שרשרת האספקה – שמומלצת עם מעקב מבוסס בינה מלאכותית – עוזרת לזהות סיכונים בשלב מוקדם ולהפחית אותם באופן שיטתי ובעלויות נמוכות יותר.
אבטחה של כלי רכב מודרניים כוללת יותר מרק הגנה על נתונים רגישים. עם האוטומציה הגוברת והפופולריות של מערכות סיוע מתקדמות לנהג (ADAS), אבטחת הסייבר הופכת לעניין של בטיחות אישית. להתקפות על מערכות בטיחות חיוניות עשויות להיות השלכות חמורות על הנהג והנוסעים ברכב. הבינה המלאכותית מסוגלת לקשר בין אבטחת סייבר לבטיחות פונקציונלית. כך ניתן לזהות התנהגות חריגה של חיישנים שעשויה להעיד על מתקפות סייבר ולהפעיל אמצעי בטיחות באופן אוטומטי. לדוגמה, כלי רכב הנתונים להתקפה מסוגלים לעבור לבקרה ידנית או ליזום תהליך עצירה בטוחה, במטרה לצמצם סיכונים פוטנציאליים.
עם זאת, אותה הטכנולוגיה המחזקת את ההגנות, מספקת גם כלים חדשים לתוקפים. סריקת חולשות אוטומטית, תוכנות זדוניות אדפטיביות והתקפות פישינג ממוקדות ממנפות בינה מלאכותית כדי לנצל ליקויי אבטחה בצורה יעילה יותר. הדבר מחייב את התעשייה לשמור על ערנות ולפתח הגנות חדשניות.
תעשיית הרכב עומדת בפני אתגרים קריטיים. כדי לנצל את ההזדמנויות שמציעים כלי רכב מקושרים ואוטומטיים, יש לשלב אבטחת סייבר מוקדם ככל הניתן וכבר משלב תכנון ארכיטקטורת הרכב, ובכל שלב בפיתוח הרכב. חברות המאמצות פתרונות אבטחה חדשניים ושיתופי פעולה בשלב מוקדם לא רק מבטיחות את התחרותיות שלהן, אלא גם מחזקות את אמון הצרכנים. גישה הוליסטית הכוללת אמצעים טכנולוגיים וארגוניים כאחד תהווה את הבסיס לעתיד בטוח ובר קיימא לתעשיית הרכב.
רן איש-שלום הוא VP Product & Strategy בחברת PlaxidityX
