在1998年澳大利亚F1大奖赛的第36圈，芬兰车手米卡·哈基宁选择了进站，这一决定让人感到困惑。尽管哈基宁迅速回到赛道，但他因此失去了领先优势，将机会拱手让给了队友大卫·库塔。
然而，这并非简单的失误，而是隐藏着更为险恶的阴谋。
我们的无线电通讯被窃听，黑客指示哈基宁进站。麦克拉伦首席执行官扎克·布朗在与网络安全合作伙伴DaRktRACE的讨论中回忆道：“我们的无线电遭到黑客攻击，但我们及时手动干预，使哈基宁得以重返赛道。”即使在当时的技术条件下，音频泄露也对迈凯轮的比赛产生了重大影响。如今，这样的漏洞可能对合作伙伴关系和经济造成严重损害，这也是我们为何在安全防护上依赖人工智能的原因。
现代F1赛车：工程的杰作
在今天的迈凯轮F1赛车流线型外观下，隐藏着复杂的工程技术，这些技术极大地提升了赛车的速度、灵活性和精度。然而，推动超级跑车的高端技术也扩大了黑客的攻击面。
现代F1赛车的引擎盖下，隐藏着大量仪器，确保所有设备的协调运作。这辆赛车包含超过25,000个独立部件，其中底盘有11,000个，发动机有6,000个，电子元件则高达8,500个。
这些组件与先进的数据分析系统紧密结合。在两小时的比赛中，迈凯轮的F1电子控制单元（ECU）传输超过7.5亿个数据点，实时监控赛车性能。ECU配备300多个传感器，在一场平均300公里的比赛中，处理超过1000个输入参数，并向车库传送超过300GB的实时数据。
该系统被称为F1遥测，可分析发动机性能、悬挂状态、变速箱数据、燃料状况、温度读数、重力测量及驱动控制。F1总部的工程师实时分析这些数据，以评估车手和赛车的表现，包括引擎健康、轮胎磨损和燃油消耗。
这种持续的数据分析使车队在比赛中能够以细致的方式优化性能，准确判断最佳的进站时机。遥测数据还帮助团队调整差速器，即允许后轮以不同速度旋转的机制，从而显著缩短比赛时间。
由于比赛过程中与数据的紧密联系，很多数据需要被保护，而众多组件又是联网的，因此容易受到黑客攻击。传统的安全防护工具试图阻止攻击者进入计算机网络，利用基于规则的系统识别已知的恶意行为。
保护迈凯轮的网络和设备免受快速复杂的恶意软件及其他攻击形式的侵扰，需要采用更先进的技术。如今，人工智能被用来持续监控整个环境，判断数字活动是否正常，以及是否存在可疑和潜在的恶意行为。
布朗表示：“在今天的比赛中，我们看到了高水平的技术和互联性，迈凯轮在AI采取的主动和精确的方法中找到了安心，这确保了比赛策略和整个企业的正常运作。”
掌控方向盘：人工智能的力量
人工智能的计算是实时进行的，并随着新信息和环境变化不断重新评估，这种技术被称为“自我学习”。这种适应性至关重要，使得技术能够跟上快速变化的数据环境，保护车手免受任何干扰。
今年年初，公司采用了DaRktRACE的网络安全人工智能，其自我学习能力使其能够在没有先前知识的情况下发现新的威胁类型，这在疫情期间的远程工作转型中发挥了关键作用。
如今，快速反应对应对勒索软件等攻击至关重要。勒索软件可以在几秒钟内从电子邮件转移到共享文件，锁定文件使得安全团队无暇反应，导致行动瘫痪。这些迅速的攻击往往发生在安全团队分心或不在岗时，由一种新型的安全AI——“自主响应”处理，该AI能够反击攻击，立即中断恶意活动。在自我学习的人工智能支持下，它能够精确识别异常行为，其干预如外科手术般精准：停止威胁行为，同时允许正常活动继续进行。
由人工智能驱动，迈凯轮冲过终点线
无论是针对紧急工程师的钓鱼攻击，还是利用汽车内部联网组件的漏洞，敌人有多条攻击路径，而安全团队几乎没有犯错的余地。
人工智能通过提供自主的威胁检测和响应，增强了迈凯轮的网络防御能力，确保新兴网络威胁在升级之前得到迅速处理。它随着迈凯轮自身的组织和系统不断进化，持续学习“新常态”。这种对人工智能理解的持续和自动的重新校准至关重要，因为到赛季结束时，一辆拥有20,000个不同部件的F1赛车，与最初的设计和工程方案相比，可能有85%的不同。
