Wireless cars hack

Обнаружена возможность беспроводной атаки на автомобили

Исследователи из Университета Южной Каролины обнаружили возможность взломать с помощью радио модуль электронного управления автомобиля (ECU).

Собственно, об уязвимости для взлома некоторых ECU уже было известно из результатов исследования Университетов Вашингтона и Сан Диего, однако  ранее для взлома требовалось проводное подключение к компьютерной системе автомобиля через диагностический порт OBD-II.

Сейчас исследователи обнаружили возможность использовать для взлома беспроводную систему контроля давления в шинах (TPMS). Она используется в автомобиле для получения данных с датчиков давления. Хотя каждый датчик имеет свой идентификационный номер ID, тем не менее исследователям удалось обмануть защиту и подключиться к контрольной системе автомобиля через беспроводное подключение. Пока автомобили с уязвимыми TPMS продаются только в США и, возможно, в Евросоюзе.

С использованием оборудования стоимостью 1,5 тыс. долл. и программ GNU Radio в связке с Universal Software Radio Peripheral (USRP) ученые смогли взломать две различные системы контроля давления в автошинах. По беспроводному соединению удалось зажигать сигнальные лампы на приборной панели автомобиля и даже полностью выводить из строя ECU. В то же время ранее при взломе через диагностический порт была продемонстрирована возможность блокировать двери автомобиля, контролировать температурный режим и выполнять другие действия с приборной доской и оборудованием автомобиля.

Источник: Ars Technica, Ars Technica, CAESS, Marco Gruteser

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