NIST

Технологии машинного обучения открывают новые перспективы для развития Интернета вещей, однако несут с собой и новые угрозы: создание индивидуальных образцов вредоносного ПО, формирование фейковых событий, появление цифровых двойников реальных законопослушных пользователей и пр. Интернет вещей стал лакомой добычей хакеров и источником новых угроз. Как в таких условиях минимизировать риски потери надежности систем Интернета вещей и какие использовать стандарты обеспечения безопасности?

Как отмечают инициаторы конкурса, победителей в нем может быть несколько. В рамках аналогичного конкурса был разработан алгоритм хэширования SHA-3. От выбора новой криптографической системы до начала повсеместного применения может пройти 10-20 лет, полагают в NIST.

Объединяющая характеристика таких систем — тесная интеграция компьютерных устройств с другими; примеры — датчик движения, информирующий фитнес-браслет о том, сколько было сделано шагов, бортовой компьютер, управляющий всеми системами автомобиля и т. п.

Теоретически, бесконтактные сканеры способны обеспечить более высокое качество отпечатков. Когда палец прижимается к пластине обычного сканера, очертания линий искажаются. Бесконтактные сканеры можно будет с успехом применять для идентификации большого количества людей, например, на входе в охраняемую зону.

В NIST отмечают, что SHA-3 сильно отличается от утвержденного в 2002 году SHA-2, и подчеркивают, что новый стандарт не заменяет предыдущий, а предлагается в качестве резервного.

В новой версии учтены отклики на предыдущую, вышедшую в конце прошлого года.

Компьютеры решают многие задачи с предельной точностью, но отсчет времени у них, как это ни удивительно, до сих пор вызывает сложности.