Китайцы сумели взломать самый популярный электромобиль в мире

Система управления дверьми и зеркалами автомобиля Tesla Model S взломана

Организаторы конференции SyScan360, пообещавшие приз за взлом электромобиля Tesla Model S, не готовы наградить талантливых китайских хакеров, которым удалось справиться с этой задачей. Жаль, но за свои подвиги китайцы так и не получили приз в 10 тысяч долларов. Всему причиной срыв сроков.

Взломать машину от Tesla удалось команде из Чжэцзянского университета наук и технологий, однако хакеры не получат денег, потому что сломать систему безопасности авто им удалось уже после того, как закончился дедлайн, установленный SyScan360.

Разрушить электронные барьеры Tesla Model S взломщикам удалось за счет использования ошибок, в компьютерном коде. Китайцы получили доступ к инструментам управления дверями автомобиля, звуковому сигналу, контролю за боковыми стеклами. Самое интересное, что взломать машину удалось прямо во время движения дорогого автомобиля.

Отметим, что недавно Tesla решила сделать все свои электронные технологии открытыми. Предполагается, что это решение лишь повысит общий уровень потенциальных угроз. Хакеры набросятся на машины Tesla, как на опытный полигон и вскоре обнаружат в этом автомобиле десятки и сотни уязвимостей.

Пока владельцы Tesla Model S пока находятся в безопасности. Китайские хакеры передали все уязвимости и обнаруженные лазейки прямиком в руки специалистов Tesla.

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