HP выявила серьезные уязвимости в домашних системах безопасности

HP выявила серьезные уязвимости в домашних системах безопасности

HP опубликовала результаты исследования, демонстрирующего, что наблюдение за домами, оснащенными системами безопасности с подключением к Интернету, могут осуществлять не только их владельцы, но и злоумышленники. Все без исключения проанализированные устройства, используемые для обеспечения безопасности домов, имеют серьезные уязвимости, в том числе связанные с защитой паролем, шифрованием и проверкой подлинности.

Домашние средства мониторинга, такие как видеокамеры и системы сигнализации, завоевали популярность на волне бума Интернета вещей (IoT), в первую очередь благодаря их исключительному удобству. По данным Gartner, в 2015 году количество устройств, подключенных к Интернету вещей, составит 4,9 млрд, а к 2020 году оно достигнет 25 млрд(1).Это исследование показывает, насколько плохо с точки зрения безопасности подготовлен рынок к ожидаемым темпам роста IoT.

«Оставляя в стороне удобство и доступность подключенных к Интернету устройств, нужно отметить, что они могут сделать наши дома и семьи уязвимыми, — говорит Джейсон Шмитт (Jason Schmitt), вице-президент и  руководитель подразделения по продуктам Fortify подразделения Enterprise Security Products компании HP. — Учитывая, что десять ведущих систем не имеют фундаментальных функций безопасности, потребители не должны забывать о самых простых мерах защиты, а производители — о том, что они в, конечном итоге, несут ответственность за безопасность своих пользователей».

HP использовала приложение HP Fortify on Demand для доступа к 10 домашним IoT-устройствам обеспечения безопасности, а также к их облачным и мобильным компонентам, и обнаружила, что ни одна из этих систем не требует использования надежного пароля и не предлагает двухфакторной проверки подлинности.

В числе наиболее распространенных и легко решаемых проблем с безопасностью оказались следующие.

  • Недостаточно надежная проверка подлинности: все системы с их облачными и мобильными интерфейсами не требовали установки паролей достаточной сложности и длины; для большинства было достаточно буквенно-цифрового пароля из шести символов. Ни одна из систем не предлагала возможности заблокировать учетную запись после определенного числа неудачных попыток ввода пароля.
  • Незащищенные интерфейсы: все протестированные облачные веб-интерфейсы имеют проблемы безопасности, позволяющие потенциальному злоумышленнику получить доступ к учетной записи с помощью инструментов, использующих три уязвимости приложения: возможность последовательного перебора значений, слабая политика паролей и отсутствие блокировки учетной записи. В пяти из десяти протестированных систем были выявлены проблемы в интерфейсе мобильного приложения, подвергающие пользователей аналогичным рискам.
  • Проблемы конфиденциальности: все системы собирали некоторые виды персональной информации, такие как имя, адрес, дата рождения, номер телефона и даже номера кредитных карт. Незащищенность этой персональной информации вызывает озабоченность, поскольку создает угрозу кражи учетных данных во всех системах. Стоит также отметить, что ключевой особенностью многих домашних систем безопасности является использование видео, просмотр которого доступен через мобильные приложения и облачные веб-интерфейсы. Конфиденциальность видеоизображений внутренних помещений дома находится под большим вопросом.
  • Отсутствие шифрования при передаче данных: хотя во всех системах реализованы механизмы шифрования на транспортном уровне, такие как SSL/TLS, многие облачные подключения остаются уязвимыми для атак (например, для атаки POODLE). Правильная настройка шифрования на транспортном уровне особенно важна, поскольку безопасность является основной функцией этих систем.

Пока производители IoT-продуктов работают над внедрением столь необходимых средств защиты, потребителям настоятельно рекомендуется учитывать все эти аспекты при выборе системы мониторинга для своего дома. Развертывание безопасных домашних сетей до подключения небезопасных IoT-устройств, использование сложных паролей, блокировки учетных записей и двухфакторной проверки подлинности, — вот лишь некоторые меры, доступные пользователям Интернета вещей.

Эта работа является продолжением исследования Интернета вещей, проведенного HP в 2014 году, в котором была рассмотрена безопасность десяти наиболее распространенных IoT-устройств. 

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