Учёный из Самары разрабатывает систему защиты БПЛА от киберугроз
Аспирант Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики Виктор Ушаков разрабатывает систему защиты беспилотников от сетевых атак. Пока проект находится на этапе тестирования прототипа.
В реальном времени система анализирует трафик дрона, отличает нормальное взаимодействие от атаки и автоматически реагирует. Она ограничивает подозрительные запросы или переводит аппарат в безопасный режим. Разработка защищает от DDoS-атак, подмены сигналов и несанкционированного вмешательства в каналы связи.
Ключевое условие безопасности
Пока речь идёт о прототипе, но тема всё равно значима для ИТ-отрасли. Дрон – это сетевое устройство с каналами связи, программным обеспечением и потенциальными уязвимостями. Если довести технологию до практического применения, она повысит безопасность гражданских сценариев. Это работа спасателей, доставка грузов, мониторинг инфраструктуры и экологический контроль.
В масштабах страны прототип можно рассматривать как элемент технологической независимости в сфере беспилотных авиационных систем. Потребность в своих средствах киберзащитыесть у производителей дронов, операторов, регуляторов и центров сертификации. Иностранные исследования тоже фиксируют уязвимость БПЛА к DDoS-атакам и называют раннее обнаружение киберугроз ключевым условием безопасности. Если система покажет эффективность, то может быть интересна и международному рынку.
В соответствии с мировыми трендами
Разработка влечёт за собой переход от физической защиты БПЛА к полноценной кибербезопасности беспилотника как сетевого устройства. Это актуально из-за планов массового развития гражданских БАС. К 2030 году производство российских беспилотников должно вырасти почти в 9 раз – до 157 тысяч изделий. Их доля на рынке страны вырастет с 41,5% до 70%.
Технология популярна в доставке, логистике, промышленной эксплуатации (мониторинг ЛЭП, трубопроводов, объектов ТЭК), в сертификации и стандартизации. В 2025 году АО «ГЛОНАСС» и «Доверенная платформа» инициировали экспериментальный правовой режим для формирования стандартов защиты беспилотных систем от кибератак.
Если система будет лёгкой по вычислительным ресурсам, совместимой с разными платформами и эффективной на практике, её можно будет экспортировать. В мире наблюдаются похожие тенденции.
Раннее обнаружение атак
Учёные ищут решения для защиты дронов от киберугроз не первый год. В 2024 году СПбГУ презентовал модуль киберзащиты для БПЛА, который оперативно находит и устраняет киберугрозы, возвращает маршрут при попытке подмены и при необходимости обеспечивает аварийную посадку. В том же году в журнале Results in Control and Optimization вышло исследование о применении машинного обучения для обнаружения DoS-атак в UAV-сетях. Там говорится, что раннее обнаружение атак – ключевой этап обеспечения кибербезопасности дронов. В США сенаторы представили законопроект DETECT Act, Он предполагает разработку NIST руководящих принципов КБ для гражданских дронов федеральных ведомств, обеспечивающих общественную безопасность.
В 2025 году АО «ГЛОНАСС» и ассоциация «Доверенная платформа» добились экспериментального правового режима для единых стандартов защиты БПЛА от кибератак с акцентом на безопасность на этапе проектирования беспилотной системы. Ученые СПбГУ создали прототип дрона с функцией кибериммунитета. С его помощью можно задавать безопасную зону движения, что связано с будущей сертификацией беспилотников и организацией воздушного движения.
В 2026 году в технопарке «Руднево» состоялся первый этап эксперимента по защищенности линии управления C2 беспилотными воздушными судами. «Хакеры» взламывали канал управления и подменяли команды на ложные. Участниками мероприятия стали больше 50 экспертов.
Встроенная киберзащита аппаратов
Работа Виктора Ушакова – показатель смены фокуса в отечественной беспилотной отрасли. На первый план выходит встроенная киберзащита аппаратов, а не вопросы производства дронов. Система вписывается в тренд: беспилотники становятся частью распределенной цифровой инфраструктуры и нуждаются в защите каналов связи. Перспективен подход с анализом трафика в реальном времени и использованием машинного обучения.
В перспективе ближайших двух лет на первый план выйдут вопросы практической применимости: отсутствие задержек в управлении, точное отличие атаки от нестабильной связи. Технология может стать частью будущих требований к промышленным БАС для мониторинга инфраструктуры, логистики, сельского хозяйства, городских сервисов и спасательных операций.
