Under the Hood: How AI Drives Security for McLaren
来源：《连线》报道
编译：千家网
那是在1998年，澳大利亚F1大奖赛期间。在第36圈，芬兰车手米卡·哈基宁通过了进站，然后继续参加比赛。这种做法似乎令人费解。哈基宁加速回到比赛中，但这宝贵的几秒钟让他损失惨重——把领先优势让给了队友大卫库塔。
但这并不是人为的错误，而是更险恶的事情发生了。
“有人窃听了我们的无线电，指示米卡·哈基宁进入维修区。麦克拉伦(英国著名的赛车研发制造公司)首席执行官扎克•布朗在最近与网络安全合作伙伴Darktrace的一次讨论中回忆道:“我们的无线电被黑客入侵，但我们能够手动逆转，让哈基宁回到赛道上。即使是在模拟技术时代，一次音频泄漏也影响了迈凯轮的比赛。今天，这样的裂痕可能会对合作伙伴、经济造成毁灭性的打击。这就是我们在安全方面，依赖人工智能的原因。”
今天的F1赛车:工程杰作
在今天迈凯轮F1赛车圆滑的外观背后，是一项复杂的工程技术，极大地提高了它们的速度、灵活性和精度。然而，为超级跑车提供动力的尖端技术也扩大了黑客的威胁范围。
一看之下，引擎盖下的现代F1赛车揭示了一系列的仪器，必须所有设备都在和谐工作。这辆车有超过25,000个独立的部件，其中仅底盘就有11,000个部件，引擎有6,000个部件，以及8,500个电子元件。
这些组件与高级数据分析相协调。在两小时的比赛中，迈凯轮的F1电子控制单元(ECU)传输了超过7.5亿个数据点，使赛车的性能得以持续监控。ECU拥有300多个传感器，在一场平均300公里的大奖赛中，ECU处理超过1000个输入参数，并将超过300GB的实时数据传回车库。
该系统被称为F1遥测，分析发动机性能、悬挂状态、变速箱数据、燃料状态、温度读数、重力测量和驱动的控制。F1总部团队的工程师实时分析这些数据，以调查车手和赛车在比赛中的性能和表现，包括引擎状况、轮胎退化和油耗。
这种对数据的持续分析使车队能够在比赛中以颗粒状的水平优化性能，并准确地决定最佳时刻让赛车离开赛道。遥测数据还帮助团队决定如何调整差速器，即允许两个后轮以不同速度旋转的机制，从而大大缩短了时间。
与赛程有着如此紧密联系，导致很多数据需要保护，而且许多这些组件都是联网的，因此容易受到外部黑客的攻击。传统的安全工具已经试图阻止攻击者进入计算机网络，并使用基于规则的系统来识别已知的恶意行为。
保护迈凯轮的网络和设备免受快速复杂的恶意软件和其他形式的攻击，需要最先进的技术应用。今天，不知疲倦的人工智能被用来持续监控整个环境，并确定数字活动是否如预期的那样，或是否有任何元素是可疑的和潜在的恶意。
布朗说:“我们在今天的比赛中看到了高水平的技术和互联性，迈凯轮在AI采取的主动和精确的方法中找到了安心，这确保比赛战略和整个企业的正常运作。”
掌握方向盘：人工智能
人工智能做出的计算是实时的，并且随着新信息的出现和环境的演变不断地重新评估——这种技术被称为“自我学习”。这种适应性是至关重要的，它能让这项技术跟上快速变化、嘈杂的数据环境的步伐，并保护司机免受哪怕是最轻微的干扰。
该公司在今年年初采用了Darktrace的网络安全人工智能，它的自我学习能力——在没有事先了解的情况下发现全新的威胁类型，这被证明是团队在疫情大流行期间向远程工作过渡的关键。
如今，闪电般的反应对于打击勒索软件等攻击至关重要。勒索软件可以在几秒钟内从电子邮件收件箱转移到共享文件，在安全团队有时间做出反应之前锁定文件，让行动陷入瘫痪。这些快速执行的攻击通常发生在安全团队分心或不工作的时候，它们由“自主响应”处理，这是一种新的安全AI类型，能够反击攻击，立即中断恶意活动。在自我学习的人工智能的推动下，它能够精确地理解什么是反常的，什么不是，它的干预就像外科手术一样精确：停止威胁行为，但允许正常活动继续进行。
由人工智能提供动力，冲过终点线
无论它是针对时间紧迫的工程师的有针对性的电子邮件钓鱼攻击，还是利用了一个漏洞
汽车内部的联网组件，对敌人来说有很多攻击路线，但对安全团队来说几乎没有犯错的余地。
人工智能通过提供自主的威胁检测和响应，增强了迈凯轮的网络防御能力，确保新兴和新的网络威胁在升级之前得到迅速处理。它随着迈凯轮自己的组织和系统不断发展，不断学习“新常态”。这种对人工智能理解的持续和自动的重新校准是至关重要的，不仅仅是为了跟上工人的步伐：到赛季结束时，一辆拥有20,000个不同部件的F1赛车，与最初设计和工程设计的汽车有85%的不同。
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