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Confidentialité et sécurité des passagers

Adapter un cadre cohérent pour développer des applications qui résistent aux menaces

Confidentialité et sécurité des passagers
  • Le développement d'applications sécurisées doit être traité aussi sérieusement que l'ingénierie automobile.
  • L'utilisation d'un kit de développement logiciel (SDK) pour mobiles éprouvé vous offre un cadre cohérent pour développer des applications dotées d'une résistance aux menaces intégrées.
  • Cela vous permet également d'accéder à des outils pratiques pour identifier un comportement suspect et distinguer les faux utilisateurs de ceux qui sont légitimes, ce qui réduit le risque de fraude.
Respect de la confidentialité des passagers
Confidentialité et sécurité des passagers
Dans l'enquête Gartner réalisée auprès de directeurs informatiques en 2019, 48 % de ceux qui travaillent dans le secteur automobile planifiaient une augmentation de leurs investissements dans la cybersécurité et la sécurité des informations.
Confidentialité et sécurité des passagers
Presque 69 % des véhicules vendus échangeront des données avec des sources externes, en apportant de nouveaux services et modèles économiques dont il faudra tenir compte dans les marchés de l'automobile.
Confidentialité et sécurité des passagers
Que ce soit une application OEM ou une application de partage de véhicules, si celle-ci constitue un élément de l'écosystème du véhicule connecté, elle risque d'affecter la sécurité, notamment les données privées des passagers, si elle est compromise.
Confidentialité et sécurité des passagers
Pour garantir que les véhicules connectés sont sûrs et sécurisés pour les passagers, il est nécessaire d'avoir une transformation des approches diverses utilisées dans l'industrie automobile.

Intelligent ne doit pas rimer avec vulnérable

Évaluer votre sécurité existante afin de détecter des vulnérabilités, des incohérences dans l'architecture logicielle et des lacunes dans les mécanismes de sécurité des unités de commande électronique, du matériel et des logiciels

AVEC
Kaspersky Cybersecurity Services

Détecte les vulnérabilités, les incohérences dans l'architecture logicielle et les lacunes dans les mécanismes de sécurité des unités de commande électronique, du matériel et des logiciels dans les véhicules fabriqués, les modèles futurs et les composants, avec Kaspersky Security Assessment

Identifie les problèmes dans l'ensemble de l'infrastructure des véhicules connectés, en incluant les applications mobiles et Web, les interfaces de connectivité V2X et d'autres moyens de communication, avec le service Kaspersky PenTest

Obtenir une visibilité sur votre stratégie de sécurité actuelle, que vous soyez fabricant de véhicules, fournisseur de composants ou gestionnaire de flottes de véhicules sur le marché secondaire, avec les rapports Kaspersky Threat Intelligence personnalisés

Optimiser vos contrôles de sécurité actuels et approfondir vos compétences en matière de criminalité grâce à nos toutes dernières informations sur les cybermenaces, avec Kaspersky Data Feeds

Développer des applications mobiles et intégrées aux véhicules qui résistent aux menaces et optimisent la sécurité, notamment la prévention en continu des fraudes basées sur la session

AVEC
Kaspersky Mobile Security SDK

Kaspersky Mobile Security SDK fournit un cadre pour le développement d'applications mobiles résistant à une fuite interne des données, au chevauchement des applications, au reconditionnement des applications et a d'autres cybermenaces, fournissant aux entreprises de mobilité et de gestion de flottes de véhicules un outil pratique pour protéger leur activité contre les fraudeurs, tout en permettant aux constructeurs de véhicules de démontrer leur sens du détail.

Prendre des mesures proactives pour identifier un comportement suspect, distinguer les faux utilisateurs de ceux qui sont légitimes, et détecter et empêcher les fraudes éventuelles

AVEC
Kaspersky Fraud Prevention

Dans le cadre de l'écosystème de véhicules connectés, les sites Web et les applications fournissent aux clients un accès à des services spéciaux et contiennent des données personnelles. Grâce à la possibilité de distinguer les faux utilisateurs de ceux qui sont légitimes grâce à plusieurs techniques du Machine Learning, vous pouvez empêcher les incidents de prise de contrôle de compte et protéger votre réseau d'entreprise contre les utilisateurs malveillants. Cela ne minimise pas seulement les risques de réputation et financiers, mais diminue également les coûts d'autorisation multifacteur pour les utilisateurs légitimes.

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