Ошибка безопасности в новой немецкой системе обработки удостоверений

Ошибка безопасности в новой немецкой системе обработки удостоверений

В Германии вводится в строй новая национальная система электронных удостоверений личности. Ее внедрение началось с 1 ноября текущего года; однако не прошло и двух недель, как в программном обеспечении для считывателей данных обнаружилась уязвимость.



Основной элемент карты электронного паспорта - беспроводной RFID-чип, хранящий изображение гражданина, его имя, адрес, дату рождения, некоторые приметы (рост, цвет волос и глаз), а также данные о месте выдачи удостоверения. Очевидно, что извлечение всех этих сведений невозможно без особого считывателя; для работы с таким считывателем предназначено особое приложение под названием AusweisApp. Немецкий исследователь Ян Шейбл, проживающий в настоящее время в Швеции, выявил в этом программном продукте ошибку безопасности.


Специалист рассказал изданию Deutsche Welle, что, загрузив программу с немецкого правительственного сайта и изучив ее, он обнаружил настораживающий факт: приложение не проверяет происхождение цифрового сертификата безопасности в процессе загрузки обновлений. Это открывает путь для возможной подмены данных и способно привести к загрузке на компьютер пользователя вредоносного программного обеспечения.


"Электронный паспорт может быть хорошо защищен, но, если дополнительные приложения, которые применяются для работы с ним, содержат подобные ошибки, то все внутренние уровни безопасности, предохраняющие персональные данные от утечки, могут оказаться бесполезны", - отметил исследователь.


Федеральное бюро информационной безопасности Германии сообщило, что выявленная проблема изучается, и идет поиск ее решения. Пока же программный продукт удален с сайта; его вновь опубликуют, когда уязвимость будет закрыта.


Infosecurity US

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru