Российские ученые создали программу для повышения живучести «Умного дома»

Системы «Умного дома» стремительно проникают в повседневную жизнь, автоматизируя рутинные задачи, экономя время, делая быт комфортнее. Но за всеми удобством скрывается серьезная уязвимость — устройства подключены к интернету и могут стать легкой добычей для хакеров.

Ученые пермского политехнического университета (ПНИПУ) разработали программу, которая позволяет количественно оценить, насколько такая система способна противостоять киберугрозам, сохранять личные данные и продолжать работу даже в условиях массированной атаки. Испытания показали — точность прогнозов достигает 97%, а расчет одного сценария занимает менее секунды на обычном компьютере.

Владельцы автоматизированных систем сталкиваются в среднем с 30 попытками взлома в день. В 2025 году зафиксировано 13,6 миллиарда подобных атак, пояснили «Свободной Прессе» специалисты вуза. Главная сложность таких систем заключается в их архитектуре: десятки узлов связаны в единую сеть, и взлом одного элемента может парализовать все.

Для прогнозирования атак сегодня на основе данных о прошлых нарушениях безопасности вычисляют вероятность взлома конкретного устройства. При этом не учитывается, как взлом условно одной розетки повлияет на шлюз, а через него — на всю систему. Такой разрозненный анализ не дает целостной картины и часто вводит в заблуждение.

Ученые ПНИПУ создали программный продукт для инженеров по автоматизации и специалистов по информационной безопасности. Они выделили 20 ключевых параметров — от работы роутера до настроек шифрования, которые разбили на четыре группы: сетевое оборудование, умные устройства, исполнительные механизмы и системы защиты. Для каждого параметра эксперты оценили силу влияния на остальные, занесли данные в программу, и компьютер начал просчитывать разные сценарии атак, показывая, как меняется устойчивость модели.

Разработанную модель проверили на реальном объекте — жилом комплексе «SMART City» в Перми, где система «Умный дом» объединяет более 7,2 тысяч датчиков. Для эксперимента взяли фрагмент инфраструктуры — двухкомнатную квартиру с 30 беспроводными устройствами. Данные объекта загрузили в программу, и она рассчитала прогнозный уровень киберживучести. На практике точность полученных прогнозов составила 97%: то есть из 100 прогнозов только три не совпали с результатами реальных испытаний.

Аспирантка кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ Анна Ожгибесова подчеркнула, что наиболее уязвимыми узлами являются шлюз умного дома, Wi‑Fi роутер и сами IoT-устройства. Если хакер получает контроль над шлюзом, общий показатель киберживучести падает почти на 40%. Если же злоумышленники одновременно атакуют шлюз, роутер, устройства и вдобавок устраивают DDoS-атаку на сеть, система падает до критического уровня.

Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматика и телемеханика» пермского политеха Александр Южаков уточнил «СП», что на основе полученных данных были предложены конкретные меры защиты: сегментацию Wi‑Fi сети, чтобы зараженное устройство не заражало соседние, шифрование всего трафика, многофакторную аутентификацию пользователей и непрерывный мониторинг сетевой активности. Эффективность мер оценили с помощью моделирования: при пяти одновременных атаках с использованием защитных механизмов киберживучесть системы вырастает на 42%, а время восстановления сокращается.

Ранее президент РФ Владимир Путин подписал закон, устанавливающий правовые основы для разработки, внедрения и использования больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта (ИИ).