Критические угрозы для безопасности IoT

В будущем эта проблема станет еще более актуальной, поскольку ИИ будет показывать злоумышленникам, где находятся эти уязвимые места, подвергая систему риску.

Джон Мур, управляющий директор и соучредитель Фонда безопасности IoT (IoTSF), отметил, что безопасность памяти требует решения.

«Нам необходимо использовать такие инструменты, как функцию устранения ошибок безопасности в памяти (MTE)", - сказал Грисентвейт.

В докладе на конференции IoTSF Анна Кнак, научный сотрудник Центра новых технологий и безопасности (CETaS) Института Алана Тьюринга, рассказала об исследованиях в этой области.

Несмотря на широкий спектр методов и технологий, относящихся к автономной киберзащите, исследователи остановились на методе машинного обучения (RL). Такое решение было принято хорошим результатам, который был достигнут с помощью RL в других проблемных областях.

В своем выступлении Кнак подчеркнула, что исследования все еще находятся на ранней стадии и до них еще много лет. Она сказала, что "в настоящее время нет специалистов по кибернетическому искусственному интеллекту.