Прошивки

Современная концепция аппаратных подходов к обеспечению безопасности так или иначе опирается на встроенные в оборудование программы, поэтому поставщикам оборудования и исследовательскому сообществу необходимо менять менталитет: к безопасности прошивок следует относиться так же, как и к надежности обычного ПО.

Машинное обучение и прогресс в аппаратных технологиях позволил предприятиям намного быстрее обрабатывать свои данные для проведения мощных маркетинговых кампаний, развертывания эффективных логистических операций и расширения лояльной клиентской базы. Однако до 85% проектов ИИ терпят неудачу, несмотря на рост инвестиций в инфраструктуру поддержки решений машинного обучения. Причина — «грязные» данные.

Прошивки устройств Интернета вещей могут содержать скрытые от пользователей уязвимости и вредоносный код, в связи с чем анализ встроенного ПО становится неотложным и критичным направлением исследований, однако пока еще нет какого-либо систематического способа доступа ко всему многообразию применяемого в таких устройствах микропрограммного обеспечения.