Cybersecurity basata sull'intelligenza artificiale per i veicoli connessi e automatizzati

Titolo originale:

Artificial Intelligence-based Cybersecurity for Connected and Automated Vehicles

Contenuto del libro:

Gli effetti dannosi dei cyberattacchi per un settore come quello della mobilità connessa e automatizzata cooperativa (CCAM) possono essere enormi. Dai meno importanti ai peggiori, si possono citare ad esempio i danni alla reputazione dei produttori di veicoli, l'aumento del rifiuto dei clienti ad adottare la CCAM, la perdita di ore di lavoro (con un impatto diretto sul PIL europeo), i danni materiali, l'aumento dell'inquinamento ambientale dovuto, ad esempio, a ingorghi stradali o a modifiche dannose nel firmware dei sensori e, infine, il grande pericolo per le vite umane, sia che si tratti di conducenti, passeggeri o pedoni.

I veicoli connessi diventeranno presto una realtà sulle nostre strade, portando con sé nuovi servizi e funzionalità, ma anche sfide tecniche e minacce alla sicurezza. Per superare questi rischi, il progetto CARAMEL ha sviluppato diverse soluzioni anti-hacking per la nuova generazione di veicoli.

CARAMEL (Artificial Intelligence-based Cybersecurity for Connected and Automated Vehicles), un progetto di ricerca cofinanziato dall'Unione Europea nell'ambito del programma quadro Horizon 2020, è un consorzio di progetto con 15 organizzazioni di 8 Paesi europei insieme a 3 partner coreani. Il progetto applica un approccio proattivo basato su tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per rilevare e prevenire potenziali minacce alla cybersicurezza dei veicoli autonomi e connessi. Questo approccio è stato affrontato sulla base di quattro pilastri fondamentali, ovvero: Mobilità autonoma, Mobilità connessa, Elettromobilità e Veicolo a controllo remoto. Questo libro presenta la teoria e i risultati di ciascuna di queste direzioni tecniche.