Вперед к нечеловеческой цивилизации? [Сборник статей]

— использование высокотехнологичного криминала в корпоративных войнах. Согласно отчету компании Gartner за 2017 г., до 25 % будущих атак на предприятия в период после 2020 г. будут осуществляться через IoT устройства. «Цифровой бизнес размывает границы между виртуальным и физическим мирами. Соответственно цифровые инциденты приводят к физическому ущербу» — заявил Д.Зумерле, директор по прогнозированию в Gartner. По его мнению, в период после 2020 г. до 50 % краж интеллектуальной собственности и секретных, а также конфиденциальных данных и документов из корпоративных сетей будут осуществляться хакерами, использующими для проникновения в корпоративные сети IoT. Именно IoT наряду со смартфонами станут двумя главными воротами для преступников в защищенные корпоративные сети бизнес-структур и банков;

— использование IoT для убийств и других тяжких преступлений. В цифровой среде человек будет все чаще прибегать к использованию связанных с интернетом имплантатов, а повседневная жизнь будет проходить в среде IoT. Уже в настоящее время более 3,6 % американцев и 1,8 % британцев, в основном имеющих кардиологические и эндокринные заболевания, носят в себе имплантаты, соединенные с интернетом (IoT). К 2020 г. доля людей с вживленными чипами возрастет как минимум до 5–7 %.

В 2017 г. в Великобритании было зафиксировано два случая использования уязвимостей имплантатов для попытки убийства граждан, ими обладающих. В одном случае убийство произошло, в другом — удалось предотвратить. Полиции Лондона и Глазго по состоянию на март 2017 г. не удалось изобличить преступников, хотя у них есть неопровержимые доказательства использования IoT имплантатов для совершения убийства. Подобные уникальные случаи станут гораздо более распространенными в будущем и постепенно превратятся в повседневность, вытеснив традиционные виды убийств.

В настоящее время 70 % новых продаваемых машин в ЕС и Великобритании имеют жизненно важные узлы, связанные с интернетом — IoT устройства. С 2018 г. в Великобритании начнут реализовываться электронные помощники Siri, синхронизированные с системой дистанционного управления автомобилем. Принимая во внимание, что только в прошлом году из-за уязвимостей в системе безопасности и несовершенства электронных компонентов было отозвано более 1,1 млн. машин различных производителей, можно предположить, что именно автомобили станут в ближайшем будущем оружием убийства или нанесения физических травм их водителям и пассажирам.

В 2017 г. полиция города Лидса, действуя совместно со Скотланд-Ярдом, смогла раскрыть группу в составе двух программистов с Украины и трех студентов университета Лидса — граждан Великобритании, разрабатывающих софт для перехвата управления автомобилем с помощью приложения к смартфону, использующего помощник Siri. Главная опасность подобных преступлений состоит в том, что по мере роста квалификации преступников, они будут все более походить на несчастные случаи и соответственно оказываться вне полицейских расследований;

— преступления, связанные с подключенным государством на основе подмены реальности. В 2017 г. на Давосском форуме впервые был использован термин «подключенное государство». Подключенное государство — это государство, широко использующее современные ИКТ для поддержания порядка и национальной безопасности. Подключенное государство базируется на широком использовании IoT и почти всегда включает повсеместное использование биометрии, анализа данных биллинга и масштабное видеонаблюдение.

В рамках подключенного государства полиция не только активно использует данные видеонаблюдения, но и с каждым годом все больше доверяет автоматизированным системам распознавания образов на основе анализа поточного видео. Программным обеспечением систем распознавания образов являются обучаемые нейросети. В 2017 г. группа информационной безопасности корпорации Google опубликовала доклад. Из него следует, что команда программистов и инженеров Google смогла найти уязвимости во всех основных наиболее эффективных системах распознавания образов, в том числе выпущенных Google, Amazon и Apple. Удалось экспериментально установить, что используя уязвимости в программах распознавания лиц, можно удаленно и незаметно внести корректировки в алгоритмы обучения нейросети. Более того, оказалось возможным исключить определенных лиц из процесса обучения и сделать невозможным их автоматизированное распознавание системой.