Artificial intelligence and cybersecurity in the transport industry: challenges and solutions

Cover Page

Cite item

Abstract

the integration of artificial intelligence (AI) into the transport sector generates extensive information flows that serve as a foundation for innovative development and efficiency improvements in logistics processes. AI technologies enhance transportation safety, reduce environmental risks, and promote social equity, while simultaneously introducing new cybersecurity threats. Modern AI-driven attacks include adversarial examples, data poisoning, automated malware generation, and personalized phishing campaigns. These threats are characterized by high adaptability and detection complexity, posing significant risks to transport infrastructure. Additional challenges arise from the vulnerability of Internet of Things devices and the proliferation of deepfake technologies, which undermine trust in digital communications. Addressing these risks requires the development of multilayered defense mechanisms, the integration of cognitive monitoring technologies, and the adoption of adversarial training methods. Interagency collaboration, governmental support, and investments in cybersecurity workforce development play a crucial role in strengthening resilience. A comprehensive combination of technological and organizational measures will ensure the sustainable protection of transport systems against evolving cyber threats and preserve trust in digital infrastructure.

About the authors

K. S Karimov

Federal State University of Education

References

  1. Serban A., Poll E., Visser J. Adversarial examples on object recognition: A comprehensive survey // ACM Computing Surveys (CSUR). 2020. № 53 (3). P. 1 – 38.
  2. Намиот Д.Е. О кибератаках с помощью систем Искусственного интеллекта // International Journal of Open Information Technologies.2024. № 12 (9). С. 132 – 141.
  3. Montasari R. Cyber threats and national security: the use and abuse of artificial intelligence // Handbook of Security Science. Springer, Cham., 2021. P. 679 – 700.
  4. Себекин С.А. Возможен ли режим контроля за распространением кибервооружений? Подходы России и США // Пути к миру и безопасности. 2021. № 2( 61). С. 139 – 152.
  5. Familoni B.T. Cybersecurity challenges in the age of AI: theoretical approaches and practical solutions // Computer Science & IT Research Journal. 2024. № 5 (3). P. 703 – 724.
  6. Li H., Wu J., Xu H., Li G., Guizani M. Explainable intelligence-driven defense mechanism against advanced persistent threats: A joint edge game and AI approach // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2021. № 19 (2). P. 757 – 775.
  7. Madry A., Makelov A., Schmidt L. et al. Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks // Архив научных статей ArXiv. 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.06083 (дата обращения: 28.04.2024)
  8. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» (ред. от 28.12.2024) // СПС «Гарант» [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/12148567/ (дата обращения: 18.03.2024)
  9. Козлова Н.Ш., Довгаль В.А. Анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4, Естественно-математические и технические науки. 2023. № 3 (326). С. 65 – 72.
  10. Дацун Д.В. Искусственный интеллект в траектории кибербезопасности // Секция «Технические и компьютерные науки». 2019. Т. 15. № 4. С. 163.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).