Головна » Технології / Новини » Хакери можуть загрожувати функціонуванню робомобілів на дорозі

Нині виробники автопродукції прагнуть до максимальної автоматизації транспортних засобів. У майбутньому планується, що переважна більшість автомобілів будуть повністю під керуванням штучного інтелекту. Нещодавно дослідники з Технологічного інституту Джорджії (США) змоделювали ситуацію, де хакери беруть під контроль партію робомобілів і дистанційно виводить їх з ладу.




За основу, дослідники використовували теорію перколяції (описує виникнення зв’язкових структур у випадкових середовищах (кластерів), що складаються з окремих елементів). У результаті, з’ясувалося, що хакерам достатньо взяти під своє управління 10% робомобілів в годину пік, щоб спровокувати транспортний колапс.

Xiaomi представила сучасну пральну машину з функцією сушки

Білл Гейтс назвав 10 найголовніших проривів 2019 року

Хакери можуть загрожувати функціонуванню роботомобілів на дорозі

Вчені поетапно зобразили це на схемах. У першому варіанті зображена ситуація до можливого злому, транспорт функціонує нормально. Друга і третя схема показують, як порушиться зв’язок між окремими кварталами, якщо на дороги вийдуть зламані автомобілі — 10% або 20%. Кольори на схемі відповідають за посилення фрагментації. Наприклад, учасники руху, які опинилися в фіолетовому кластері, зможуть пересуватися тільки в його межах. На інші ділянки вони не зможуть потрапити через колапс.

Варто зазначати, що виробників майбутніх робомобілів не зупиняють подібні дослідження. Вони впевнені, що здатні захистити свої автомобілі від хакерських атак. Наприклад, завдяки структуризації. До однієї мережі повинно бути одночасно підключено не більше 5% безпілотників. В цьому випадку хакери мають докласти більше зусиль і отримати доступ відразу до декількох системх, щоб викликати транспортний колапс.

Поділитися:
Правила коментування

Вітаємо Вас на сайті Pingvin Pro. Ми докладаємо всіх зусиль, аби переконатися, що коментарі наших статей вільні від тролінгу, спаму та образ. Саме тому, на нашому сайті включена премодерація коментарів. Будь ласка, ознайомтеся з кількома правилами коментування.

  1. Перш за все, коментування відбувається через сторонній сервіс Disqus. Модератори сайту не несуть відповідальність за дії сервісу.
  2. На сайті ввімкнена премодерація. Тому ваш коментар може з’явитися не одразу. Нам теж інколи треба спати.
  3. Будьте ввічливими – ми не заохочуємо на сайті грубість та образи. Пам’ятайте, що слова мають вплив на людей! Саме тому, модератори сайту залишають за собою право не публікувати той чи інший коментар.
  4. Будь-які образи, відкриті чи завуальовані, у бік команди сайту, конкретного автора чи інших коментаторів, одразу видаляються. Агресивний коментатор може бути забанений без попереджень і пояснень з боку адміністрації сайту.
  5. Якщо вас забанили – на це були причини. Ми не пояснюємо причин ані тут, ані через інші канали зв’язку з редакторами сайту.
  6. Коментарі, які містять посилання на сторонні сайти чи ресурси можуть бути видалені без попереджень. Ми не рекламний майданчик для інших ресурсів.
  7. Якщо Ви виявили коментар, який порушує правила нашого сайту, обов’язково позначте його як спам – модератори цінують Вашу підтримку.

Схожі новини

ШІ в Україні
💬
📰 Новини

Найпопулярніші ШІ в Україні: дані Statcounter (березень-травень 2025)

Успішна інтеграція штучного інтелекту в Україні у повсякденне життя стала однією з головних технологічних тенденцій 2025 року. Українські користувачі активно випробовують чат-боти та мовні моделі не лише для розваг, але й для бізнес‑завдань, перекладів, аналітики та підтримки клієнтів. Щоб зрозуміти, які платформи й інструменти ШІ в Україні найпопулярніші, розглянемо дані Statcounter за період із березня […]


Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН)
💬
📄 Статті

Як ШІ та машинне навчання вже змінюють світ: 7 фактів, які вас здивують!

Штучний інтелект (ШІ / AI – Artificial Intelligence) та машинне навчання (МН / ML – Machine Learning) – це трансформаційні технології, які змінюють різні аспекти сучасного життя, сприяючи значному прогресу в різних секторах, як-от охорона здоров’я, транспорт, фінанси, електронна комерція та освіта. Ці технології використовують алгоритми та величезні набори даних, щоб дозволити машинам вчитися на […]


🡹