«Лаборатория Касперского» обнаружила уязвимости в фитнес-браслетах

«Лаборатория Касперского» обнаружила уязвимости в фитнес-браслетах

Получившие в последнее время широкое распространение фитнес-трекеры, собирающие информацию о физической активности пользователя, оказывается, могут передавать данные не только своему непосредственному владельцу. Такая особенность спортивных браслетов была обнаружена «Лабораторией Касперского» в ходе изучения способов их взаимодействия со смартфонами. 

Как выяснилось, метод аутентификации подключаемого устройства, реализованный в нескольких популярных фитнес-браслетах, дает сторонним людям возможность незаметно подсоединиться к смартфону, выполнить ряд команд и даже извлечь хранимые в гаджете данные. Все это возможно в том случае, если смартфон работает на базе операционной системы Android версии 4.3 и выше, а также имеет неавторизованное приложение для синхронизации со спортивным браслетом.

Как известно, для установления соединения между фитнес-трекером и смартфоном пользователь должен подтвердить это действие, нажав соответствующую кнопку на браслете. А поскольку большинство этих гаджетов сегодня не имеет экранов, злоумышленники могут легко обходить это необходимое условие: ведь когда фитнес-браслет вибрирует, запрашивая подтверждение соединения со смартфоном, пользователь не может знать, идет ли речь о его собственном телефоне или о каком-то другом.   

Спортивные браслеты, которые изучала «Лаборатория Касперского», при синхронизации со смартфоном передавали лишь информацию о количестве шагов, сделанных пользователем. Однако трекеры следующего поколения будут собирать гораздо больше данных о физическом состоянии человека, а значит риск утечки конфиденциальной информации может заметно увеличиться.    

«Конечно, подобные риски не кажутся столь существенными в сравнении с угрозой утечки действительно критически важной информации, например, паролей или данных банковских карт. Однако проведенный нами эксперимент говорит о том, что популярные электронные устройства имеют незакрытые уязвимости, которыми могут воспользоваться злоумышленники. Сегодняшнее поколение фитнес-трекеров пока умеет немногое: в основном считать шаги и следить за фазами сна. Но в будущем эти гаджеты будут умнее. Именно поэтому уже сегодня стоит озаботиться вопросами обеспечения их безопасности, в частности разработать защищенный способ синхронизации спортивных браслетов и смартфонов», – отмечает Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

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