Os sistemas robóticos podem parecer impenetráveis, mas os relatórios mostram que os cibercriminosos estão a encontrar novas formas de explorar vulnerabilidades, o que resulta em violações de dados.
Hoje em dia, a maioria dos sistemas está conectada à internet, o que serve como porta de entrada para hackers que estão sempre em busca de pontos fracos no sistema.
Surpreendentemente, um grande número de robôs industriais depende de linguagens de programação antigas. Isso torna difícil detectar ou corrigir quaisquer erros que os cibercriminosos possam usar indevidamente. Obter acesso a apenas uma máquina online pode permitir que hackers obtenham dados confidenciais.
Aplicar as mais recentes medidas de segurança e melhorar constantemente a segurança de um sistema robótico é a melhor forma de evitar que terceiros criem uma violação.
Continue lendo para saber como enriquecer seu glossário de segurança cibernética e garantir proteção mais avançada para seus sistemas robóticos.
Termos de segurança cibernética que você deve conhecer
Entender por que ocorrem hacks em sistemas robóticos é apenas parte do processo. Para prevenir um ataque à segurança cibernética, é necessário compreender os aspectos relacionados a ele.
Por esse motivo, preparamos um pequeno glossário de segurança cibernética com alguns termos-chave que todo engenheiro ou desenvolvedor que trabalha na área de robótica deve conhecer:
1. Avaliação de vulnerabilidade
A avaliação de vulnerabilidade é o processo de encontrar pontos fracos e riscos de segurança no próprio sistema robótico. Geralmente isso é feito testando o sistema com a ajuda de hackers éticos, verificando o sistema robótico em busca de versões desatualizadas de software e muito mais.
O principal objetivo é identificar os riscos e vulnerabilidades e, em seguida, corrigi-los antes que os cibercriminosos possam obter acesso ao sistema robótico. Recomenda-se que a avaliação da vulnerabilidade seja realizada regularmente.
2. Sistema de detecção de intrusão
Como o nome sugere, um sistema de detecção de intrusão monitoriza activamente o sistema robótico para identificar problemas de segurança em tempo real.
Depois que o sistema de detecção aprende o comportamento normal do sistema, ele procura violações de segurança e lida com elas de acordo. Muitas vezes inclui o bloqueio de ameaças ou o isolamento de uma parte específica da rede.
3. Segurança da IoT
Internet das Coisas, ou IoT, é o termo que descreve uma rede de dispositivos e sistemas conectados. Se um dispositivo vinculado sofrer uma violação de segurança, toda a rede estará em perigo.
A robótica abraçou a IoT, portanto a segurança desta rede deve estar no mais alto nível.
A estratégia de segurança da IoT tem vários aspectos que precisam ser executados para garantir a segurança geral da rede. Por exemplo, cada dispositivo que se conecta à IoT precisa ser autorizado antes de obter acesso ao sistema robótico.
Garantir que cada dispositivo IoT esteja executando o software mais recente é fundamental. As grandes empresas devem considerar a segmentação da rede para evitar o acesso não autorizado aos sistemas.
4. Inicialização segura
A inicialização segura é uma parte importante da robótica porque verifica se o software, patches ou firmware instalados não possuem código malicioso oculto.
A verificação do processo, que é parte integrante de uma inicialização segura, é um pouco demorada porque você precisa aprovar os componentes que estão sendo inicializados.
No entanto, isso é essencial para a segurança cibernética do sistema. A inicialização segura identifica códigos estranhos e interrompe a inicialização do sistema, o que é crucial para a segurança do sistema robótico como um todo.
5. Aprendizado de máquina para detecção de anomalias
O termo final neste rápido glossário de segurança cibernética é aprendizado de máquina para detecção de anomalias. O aprendizado de máquina tem sido notícia ultimamente, então não é de admirar que seja usado para a segurança cibernética de sistemas robóticos.
Como você deve ter adivinhado, esse tipo de detecção de anomalias usa algoritmos para encontrar determinados comportamentos dentro das redes.
Essas anormalidades podem sugerir que o sistema está sob uma ameaça à segurança ou não está funcionando conforme esperado.
É claro que a coleta de dados é a base do aprendizado de máquina, portanto é necessário coletar as informações necessárias que serão utilizadas para treinar essa ferramenta de segurança. A atualização constante dos dados é necessária para uma melhor detecção de anomalias.
