Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Основатель ИБ-компании Whitescope Билли Райос (Billy Rios) выступил на конференции Black Hat с интересным докладом, посвященным небезопасности IoT-устройств. Казалось бы, о том, что интернет вещей пора переименовывать в «интернет уязвимых вещей» всем и без того известно.

Достаточно вспомнить взломы автомобилей, вибраторы, с множеством уязвимостей, баги в медицинском оборудовании или недавний взлом казино, осуществленный через «умный» аквариум.

Однако Райос объединил усилия с Джонатаном Баттсом (Jonathan Butts) из компании QED Secure Solutions и рассказал о не совсем обычном хаке: исследователям удалось скомпрометировать полностью автоматизированную бесконтактную автомойку  PDQ LaserWash. По их словам, такой взлом может быть очень опасен и даже способен создать угрозу чужой жизни, пишет xakep.ru.

«Мы уверены, что это первый взлом сетевого устройства, который может заставить устройство напасть на кого-нибудь», — рассказал Райос в беседе с журналистами Vice Motherboard.

Мойки PDQ LaserWash очень популярны в США, так как полностью автоматизированная система не требует постоянного присмотра со стороны оператора. Зачастую такие мойки устанавливают вместе с механизированными дверями, которые можно запрограммировать открываться и закрываться автоматически, а управление процессом мойки автомобиля осуществляет сам водитель, посредством выбора нужных процедур на сенсорном дисплее. Такие системы работают под управлением Windows CE и имеют встроенный веб-сервер, который позволяет настроить систему и следить за ее работой удаленно. И именно в этом кроется проблема.

Райос рассказал журналистам, что начал экспериментировать со взломом моек, после того как услышал от друга об инциденте годичной давности, когда автоматизированная мойка «атаковала» минивен с сидящими внутри людьми из-за неправильно установленных настроек. Тогда водитель предпочел повредить машину и саму мойку, стремясь поскорее уехать от жуткого устройства.

Еще в 2015 году Райос с коллегами представил доклад об уязвимостях моек PDQ на конференции Kaspersky Security Summit. Но до недавнего времени специалистам не удавалось проверить найденные уязвимости на практике. Лишь недавно владельцы автомойки в Вашингтоне согласились сотрудничать с исследователями, если те будут использовать для экспериментов свою машину.

Хотя для доступа к системам PDQ нужны логин и пароль, Райос говорит, что подобрать дефолтные учетные данные не составляет никакого труда. К тому же в процессе аутентификации была обнаружена уязвимость, которая позволяет вообще обойти этот этап.

Далеко не все системы PDQ «смотрят» в онлайн, но с помощью поисковика Shodan специалистам удалось обнаружить более 150 моек. Затем исследователи создали полностью автоматизированный скрипт, который обходит аутентификацию, дожидается, когда в мойку заезжает автомобиль (системы мойки отслеживают такие события), а потом атакует транспортное средство, ударяя его выходной дверью в нужное время. По сути, атакующему лишь нужно знать IP-адрес мойки и запустить вредоносный скрипт. Кроме того, злоумышленник может приказать мойке закрыть одну или обе двери, заблокировав машину внутри.

Хотя инфракрасные датчики должны определять, когда на пути закрывающейся двери есть препятствие, и в таком случае дверь не должна опускаться, исследователи сумели обойти этот запрет. Также им удалось перехватить управление манипуляторами самой мойки, благодаря чему можно заставить механическую «руку», к примеру, поливать автомобиль водой без остановки, мешая запертым внутри людям сбежать. Также, в теории, манипулятор можно заставить стукнуть машину, так как встроенные механизмы безопасности, препятствующие этому, тоже можно обмануть.

«Если вы всецело полагаетесь за защитные механизмы софта, это не сработает, если уже существует эксплоит. Единственное, что может сработать, это аппаратные защитные решения», — говорит Райос.

К сожалению, владельцы автомойки, в которой исследователи проводили свои тесты, не разрешили специалистам опубликовать видео, на котором запечатлен весь процесс взлома системы, хотя все было записано на камеру.

Специалисты уже уведомили о своих находках производителя и Министерство национальной безопасности. Представители PDQ подтвердили, что им известно об уязвимостях, и они уже работают над их устранением.

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