Специалисты нашли способ устроить аварию через компьютер

Хакеры взломали автомобили Toyota и Ford

Несколько взломщиков, которые устали искать уязвимости в продуктах Microsoft и Apple, грозятся опубликовать детальные методики по взлому автомобилей. Чарли Миллер и Крис Валасек говорят, что опубликуют критические уязвимости в компьютерных системах Toyota Prius и Ford Escape. 100-страничный отчет является плодом нескольких месяцев исследований, проведенных на деньги американского правительства.

Миллер и Валасек ищут уязвимости в компьютерных системах до того, как они могут быть обнаружены преступниками. Специалисты представят приложения, необходимые для взлома автомобилей, во время конференции Def Con, которая пройдет в Лас-Вегасе на этой неделе.

Эксперты утверждают, что они нашли способ сделать так, чтобы Toyota Prius неожиданно затормозила на скорости свыше 120 км/ч. Они также научились дистанционно двигать рулевое колесо автомобиля и заставлять машину резко увеличивать скорость. Продукция других автоконцернов также не ушла от внимания взломщиков. Например, в Ford Escape эксперты научились отключать тормоза, когда машина перемещается не слишком быстро.

Фото Чарли Миллера.

Отметим, что весь взлом хакеры осуществляли со своих ноутбуков, находясь непосредственно в салоне автомобиля. Они не будут делиться с общественностью информацией о том, как можно осуществить дистанционный взлом (данная проблема не была задачей исследования). Эксперты надеются на то, что их данные помогут автомобильным компаниям убрать ошибки в электронных системах защиты легковых автомобилей.

Представитель Toyota Motor Corp Джон Хэнсон (John Hanson) сказал, что компания изучает отчет и не отрицает, что в компьютерных системах, установленных на машинах Toyota, могут быть мелкие ошибки. Ford Motor Co не слишком опасается находок Миллера и Валасека, так как эти эксперты не смогли осуществить удаленный взлом автомобиля.

Вопросами дистанционного взлома машин уже занимались другие взломщики. Несколько ученых в 2011 году нашли способ, который позволял посредством Bluetooth получить беспроводной доступ к компьютерным системам автомобилей. Впрочем, тогда методика взлома так и осталась тайной для большинства. Их работа оказалась настолько резонансной, что после этого американское правительство инициировало программу по исследованию компьютерных угроз транспортной системе США.

На конференции в Вашингтоне в середине августа 2013 года несколько европейских исследователей обещают представить новый способ дистанционного взлома замков на различных люксовых автомобилях, включая модели Porsche, Audi, Bentley и Lamborghini. Концерн Volkswagen Group выступил против обнародования этой информации.

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