La intersección entre la tecnología y los automóviles está dando paso a un nuevo enfoque en la seguridad cibernética. A medida que los vehículos modernos se llenan de componentes computarizados, las preocupaciones sobre la ciberseguridad y la privacidad de los datos se vuelven más apremiantes.
Imagina estar al volante cuando, de repente, los frenos se activan por sí solos, el motor se apaga y las puertas se bloquean. Esto no es solo una trama de película; es un escenario posible si los hackers logran tomar el control remoto de tu coche inteligente.
-La amenaza real de los hackers en automóviles
Recientemente, la empresa de seguridad francesa Synacktiv demostró que incluso los automóviles de última generación no están exentos de esta amenaza. En la competencia anual de piratería informática Pwn2Own, lograron piratear el sistema de infoentretenimiento de un vehículo eléctrico líder. El enfoque de los hackers en los automóviles se está convirtiendo en un campo de investigación crucial, especialmente cuando los avances en inteligencia artificial entran en juego en la industria automotriz.
Con el aumento de la integración de dispositivos informáticos en los automóviles modernos, la privacidad y la seguridad se han convertido en cuestiones críticas. M. Hadi Amini, profesor asistente en la Escuela de Computación y Ciencias de la Información de la Fundación Knight en la Facultad de Ingeniería y Computación de Universidad Internacional de Florida, Estados Unidos, advierte sobre los riesgos. ‘Si tiene un automóvil clásico con casi cero computadoras, entonces casi no hay posibilidad de que alguien pueda tomar el control de su automóvil de forma remota. Pero ahora, con el avance y la integración generalizada de los dispositivos informáticos en los automóviles modernos, estamos pensando en las cosas de manera diferente’.
-La integración de la IA en la ciberseguridad automotriz
Amini, líder en investigación de la universidad sobre IA para el Centro Nacional de Ciberseguridad y Resistencia del Transporte financiado por el Departamento de Transporte de EE. UU., explora el potencial de la IA en los vehículos. A medida que más conductores confían en la tecnología para operar sus vehículos de manera semiautónoma, surgen nuevos desafíos. La privacidad se presenta como uno de los primeros desafíos al aplicar algoritmos clásicos de IA a los vehículos. La pregunta crucial es: ¿cómo se pueden mantener los datos de los conductores privados mientras se utilizan para mejorar el rendimiento del vehículo?
Los algoritmos de IA necesitan una gran cantidad de datos para mejorar y aprender. Sin embargo, almacenar esta información plantea riesgos de privacidad. La Comisión Federal de Comercio menciona que un sistema electrónico de automóvil podría almacenar contactos telefónicos, datos de inicio de sesión de aplicaciones móviles, ubicaciones y códigos de puertas de garaje. Si un servidor central de una red de automóviles es hackeado, la información personal de cada conductor en esa red podría estar en riesgo.
-Aprendizaje federado: protegiendo datos e impulsando la eficiencia
Amini explora el aprendizaje federado como una solución prometedora. Este enfoque descentralizado de la IA permite que los automóviles individuales realicen el procesamiento de datos y propongan mejoras en los algoritmos sin exponer datos críticos. Las sugerencias se transmiten a servidores que mejoran los algoritmos generales de toda la red, creando una red de IA más segura y resistente a ataques.
Este estilo de IA no sólo protege la privacidad de los conductores, sino que también mejora la eficiencia computacional. A través del aprendizaje federado, el sistema puede seguir operando incluso si un servidor central se ve comprometido, lo que brinda una mayor resistencia a los desastres naturales o cibernéticos.
La convergencia de la tecnología y la automoción presenta desafíos y oportunidades emocionantes. A medida que los automóviles se vuelven más inteligentes y conectados, la ciberseguridad y la protección de datos personales se convierten en imperativos. A través de enfoques como el aprendizaje federado, es posible lograr un equilibrio entre el avance tecnológico y la seguridad del usuario en la era de la inteligencia artificial.