Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2026

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 122 В опросы информационной и кибербезопас- ности приобретают все большее значение и увеличивает свой "вес". Наглядной иллюстраци- ей значимости этой проблемы во всех секторах экономики стран всего мира может служить повестка и программа WAIC 2026 – Всемирной конференции по искусственному интеллекту (ИИ), прошедшей в июле 2026 г. в Шанхае (далее по тексту – Конференция). Для Российской Федерации это служит и опре- деленным сигналом со стороны общемировых лидеров в сфере искусственного интеллекта, и определенным стимулом для развития. В нашей стране развитие искусственного интел- лекта и зрелость кибербезопасности ИИ, увы, носит очень поступательный и разрозненный характер, каждая отрасль "двигается" по данной тематике практически самостоятельно и незави- симо от других. Есть отрасли и сектора эконо- мики, для которых вопрос кибербезопасности ИИ стоит как один из приоритетных (медицина, государственное управление, военно- и обо- ронно-промышленные комплексы, транспорт и т.д.) в связи с широким применением ИИ в отраслевой сфере. И это очень хорошо демон- стрируется поручениями Правительства Россий- ской Федерации и отраслевыми мероприятия- ми, реализуемыми по данной тематике. Инновационный опыт России в транспортной отрасли Говоря про опыт WAIC 2026, нужно сразу ска- зать, что нашей стране есть что представить для общемирового экспертного сообщества в каче- стве инновационного опыта. Российская Феде- рация реализует мероприятия, направленные на цифровую трансформацию транспорта, как один из ключевых факторов повышения связанности, устойчивости и конкурентоспособности нацио- нальной экономики. Искусственный интеллект становится базовой технологией транспортной системы нового поколения, обеспечивая повы- шение безопасности перевозок, эффективности логистики и качества транспортных услуг. Россия последовательно формирует современ- ную экосистему интеллектуального транспорта, объединяющую развитие цифровой инфра- структуры, автономных транспортных систем, нормативного регулирования и подготовки кад- ров. Такой комплексный подход позволяет не только масштабировать внедрение технологий ИИ, но и создавать условия для формирования новых международных практик. Приоритеты этой работы закреплены в Транспортной стра- тегии Российской Федерации до 2050 г. и в Белой книге, определяющей основные направ- ления использования ИИ. Сегодня решения на основе искусственного интеллекта используют более 45% организаций транспортной отрасли. По оценкам Минтранса России, к 2030 г. около 10% грузовых потоков будут управляться с использованием технологий искусственного интеллекта, а к 2050 г. – порядка 60%. Ключевым направлением является развитие беспилотных транспортных систем. На автомо- бильных дорогах М-11 "Нева", ЦКАД и М-12 уже эксплуатируется более 100 высокоавтома- тизированных грузовых транспортных средств. В ближайшие годы их количество превысит тысячу, а к 2035 г. парк достигнет 57 тыс. еди- ниц. Использование таких технологий уже поз- волило снизить аварийность почти на 90% и сократить транспортные издержки до 30%. Одновременно формируется современная нор- мативная база: в Правительство Российской Федерации внесен федеральный закон об авто- матизированных транспортных средствах, а также развивается единая система идентифи- кации беспилотного транспорта на базе госу- дарственной системы "ЭРА-ГЛОНАСС". Россия последовательно внедряет автономные техно- логии на всех видах транспорта. Новые риски, связанные с внедрением ИИ Внедрение искусственного интеллекта в транс- портной отрасли сопровождается существен- ным ростом рисков, связанных как с информа- ционной безопасностью, так и с кибербезопас- ностью. Интеллектуальные транспортные систе- мы, автономные и полуавтономные транспорт- ные средства, цифровые платформы управле- ния логистикой, предиктивная аналитика тех- нического состояния и системы поддержки при- нятия решений формируют сложную киберфи- зическую среду, в которой ИИ становится одно- временно инструментом повышения эффектив- ности и источником новых уязвимостей. Искусственный интеллект стал одним из ключе- вых технологических факторов трансформации транспортной отрасли. Его применение охваты- вает автоматизированное управление транс- портными средствами, интеллектуальное регу- лирование дорожного движения, динамиче- скую маршрутизацию, распознавание объектов, анализ поведения участников движения, техни- ческую диагностику и прогнозирование отказов оборудования. За счет высокой скорости обра- ботки данных и способности выявлять законо- мерности в больших массивах информации ИИ обеспечивает рост производительности, сниже- ние эксплуатационных затрат и повышение без- опасности транспортных процессов. Однако вместе с технологическими преимуще- ствами возникают и новые классы угроз. Если ранее основные риски были связаны с отказами оборудования, ошибками персонала и тради- ционными сетевыми инцидентами, то в усло- виях использования ИИ добавляются уязвимо- сти, обусловленные особенностями обучения моделей, зависимостью от качества данных, сложностью интерпретации решений и наличи- ем скрытых каналов воздействия на алгоритмы. Именно поэтому в транспортной отрасли август – сентябрь 2026 www.secuteck.ru Петр Метёлкин Советник генерального директора ФГУП "Защитаинфотранс" Угрозы информационной безопасности и кибербезопасности при использовании ИИ в транспортной отрасли По следам WAIC 2026 Автор излагает проблематику кибербезопасности на примере транспортной отрасли, при этом использует прецедентный опыт коллег из других стран мира, широко обсуж- давшийся в рамках экспертного диалога на WAIC 2026. Рассматриваются основные классы угроз, возникающие при использовании ИИ в транспортной отрасли, анализи- руются особенности атак на данные, модели, каналы связи и инфраструктурные ком- поненты, а также определяются ключевые направления защиты. Особое внимание уделено различию между традиционными ИБ-угрозами и угрозами кибербезопасно- сти, возникающими в среде ИИ. Внедрение алгоритмов машинного обучения и нейро- сетевых моделей в транспортные процессы приводит к расширению поверхности атаки, усложнению контроля целостности данных, появлению новых сценариев вме- шательства в логику принятия решений и увеличению вероятности каскадных отказов. Вывод: необходим комплексный подход к обеспечению безопасности.