Entenda quais são os riscos do machine learning para a segurança dos veículos

Segundo um novo relatório publicado pelo Experiences Per Mile (EPM) Advisory Council, conselho que reúne especialistas dos setores automotivo e de tecnologia, 48% dos carros novos em todo o mundo já incluem conectividade embarcada. Para 2030, a previsão é que esse número aumente para 96%, sendo que 79% dos veículos entregues globalmente terão carregadores com autonomia L2 ou superior.

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Riscos da cibersegurança para carros 

Outra mudança revelada pelo relatório é em relação às expectativas dos clientes: hoje, muito mais que “tecnologias inteligentes”, eles esperam uma experiência conectada, incluindo a própria manutenção dos veículos. Segundo a pesquisa, 57% dos entrevistados europeus e 80% norte-americanos estão interessados na detecção precoce de manutenção e reparos necessários. Para obter acesso a esses recursos, 80% dos entrevistados admitiram estar dispostos a compartilhar anonimamente seus dados pessoais e dos veículos conectados.

De fato, a tecnologia de big data permite às montadoras prever as necessidades de manutenção e reparo em seus veículos, permitindo que as concessionárias sejam otimizadas e o tempo de inatividade minimizado. No entanto, caso esteja exposta a vulnerabilidades, a conectividade dos novos carros inteligentes poderá gerar comprometimentos à sua própria operação.

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É o que alerta Alexander Moiseev, diretor de negócios da empresa internacional de cibersegurança Kaspersky. “A análise preditiva baseada em big data permite que os fabricantes gerenciem muitas funções do carro e operações relacionadas. Por exemplo, o machine learning na indústria automotiva permite manutenção preditiva que influencia todo o processo de gerenciamento de estoque e logística de peças de reposição. Essa tecnologia também pode alterar a experiência ao dirigir, por exemplo, ajustando a eletrônica do motor com base no estilo de direção ou otimizando muitos outros parâmetros. O sistema poderá prever a necessidade de ajustes, em vez de apenas reagir aos fatores atuais”, explica.

Ainda segundo Alexander, embora essas tecnologias para carros conectados estejam no estágio inicial de desenvolvimento, já é importante pensar nos possíveis riscos de segurança aos quais eles podem estar expostos. “Em particular, o machine learning pode ser comprometido por técnicas contraditórias, como envenenamento de algoritmos – quando dados comprometidos são usados para o treinamento de algoritmos.”

Para o diretor da Kaspersky, outro risco possível para sistemas controlados por dados é a segurança de vários tipos de dados de clientes – desde parâmetros de acionamento até dados pessoais. “Ele é coletado por um fabricante de automóveis e transferido para prestadores de serviços terceirizados, como seguradoras ou empresas de manutenção. Isso pode resultar em um novo problema de segurança da coleta de dados privados de um veículo e elementos associados do ecossistema”, conclui.

Esses riscos devem ser considerados conforme a conectividade do carro evolui para outro nível, como revelou o relatório recente do EPM.

20 carros mais vendidos em maio

Segundo os dados da Fenabrave, maio foi mais um mês com queda nas vendas de automóveis. O número foi até um pouco melhor que em abril, com 56.639 emplacamentos (10,29% a mais, com carros e comerciais livres juntos), mas a queda é de 75,81% se comparado a maio de 2019, quando foram vendidas 234.147 unidades.

Apesar da brusca queda nas vendas, o Chevrolet Onix se manteve na liderança do ranking. A Fiat Strada, em terceiro no geral, foi outro destaque positivo do último mês, mesmo estando prestes a receber sua nova geração.

Na galeria, confira quais foram os 20 carros mais vendidos em maio de 2020.