В охранных системах iSmartAlarm найдены множественные уязвимости

В охранных системах iSmartAlarm найдены множественные уязвимости

В охранных системах iSmartAlarm найдены множественные уязвимости

Специалист компании Bullguard Security Илья Шнайдман (Ilia Shnaidman) рассказал в своем блоге о множественных уязвимостях в составе продуктов iSmartAlarm. iSmartAlarm производит самые разные IoT-решения в области безопасности, в том числе дверные сенсоры, датчики движения, камеры, замки, а также блоки контроллеров, которые носят название Cube.

Все это сопрягается с приложениями для iOS и Android, а также Alexa и в теории позволяет организовать современный «умный» и безопасный дом. Еще в январе 2017 года Шнайдман обнаружил в составе iSmartAlarm и iSmartAlarm Cube целую россыпь багов, однако все его попытки связаться с производителем не принесли никаких результатов. В частности, исследователь нашел в проблемы с  валидацией SSL-сертификатов, проблемы с аутентификацией, уязвимость перед DoS-атаками, а также баг в access control.

Специалист отмечает, что для компании, производящей системы безопасности,  iSmartAlarm выпускает продукты с совсем очевидными проблемами. К примеру, баг с валидацией SSL-сертификатов компрометирует все данные, передаваемые от решений iSmartAlarm мобильному приложению пользователя. Исследователь обнаружил, что во время SSL-хендшейка с сервером Cube вообще не проверяет аутентичность сертификата. Шнайдману осталось лишь подделать самоподписанный сертификат, чтобы перехватить контроль над всем трафиком, идущим от Cube к серверу и обратно, пишет xakep.ru.

Как уже было сказано выше, к сожалению, исправлений для найденных специалистом багов все еще нет, так как Шнайдман попросту не сумел связаться с разработчиками iSmartAlarm, — все его запросы проигнорировали.

Стоит сказать, что это не первый случай, когда исследователи обнаруживают, что IoT-устройства, призванные защищать пользователей, скорее вредят им. Так, в 2016 году специалисты Rapid7  рассказывали о баге в домашних системах безопасности компании Comcast. По сути, уязвимость позволяла домушникам пробраться в квартиру или дом, отключив охранную систему с помощью банального устройства для создания радиопомех.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru