Хакеры за 10 минут превратили домашнего робота в машину для убийства

Хакеры за 10 минут превратили домашнего робота в машину для убийства

Хакеры за 10 минут превратили домашнего робота в машину для убийства

Еще весной 2017 года специалисты компании IOActive представили интересный отчет, посвященный проблемам безопасности современных промышленных и «домашних» роботов. Тогда исследователи почти без подробностей предупреждали, что взломать устройства компаний SoftBank Robotics, UBTECH Robotics, ROBOTIS, Universal Robots, Rethink Robotics и Asratec Corp слишком легко.

Это может привести к самым печальным последствиям. Сообщалось, что весной специалисты обнаружили более 50 всевозможных уязвимостей, проанализировав работу мобильных приложений, ПО и прошивок роботов.

Теперь, спустя полгода, когда большинство производителей уже выпустили патчи для найденных багов, исследователи наконец обнародовали подробности проделанной ими работы, пишет xakep.ru.

Аналитики IOActive пишут, что серьезные проблемы своим владельцам могут создать взломанные КоБоты (cobot, сокращение от collaborative robot), то есть роботы предназначенные для физического взаимодействия с людьми в совместной рабочей среде.

Такое устройство обладает немалым весом, силой и скоростью, так что в теории «взбунтовавшийся» промышленный робот может представлять угрозу для работающих рядом с ним людей. Но в реальности хакеры вряд ли станут атаковать персонал фабрик. Скорее злоумышленники перепрограммируют устройство, к примеру, чтобы оно умышленно портило продукты, с которыми работает. В теории, повредив роботов, атакующие могут попросту парализовать работу отдельного конвейера или всего производства, что повлечет за собой огромные убытки для предприятия.

К примеру, проникнув в сеть предприятия, злоумышленники без труда смогут взломать устройства компании Universal Robots, которые подвержены таким простейшим проблемам, как переполнения буфера в стеке. Для доступа к системе, контролирующей движения робота, не требуется аутентификация, а SSH ключи используются статические, что резко повышает риск атак типа man-in-the-middle.

Не меньше проблем было обнаружено и среди «домашних» роботов, к примеру, Alpha 2 производства компании UBTech. Хотя в отличие от тяжелых индустриальных решений такой малыш скорее рассмешит, чем напугает свою жертву, эксперты IOActive предупреждают, что даже эта неуклюжая «игрушка» может причинить физический вред детям или животным.

Плюс ко всему, Alpha 2 и подобные ему роботы SoftBank Robotics Pepper и NAO оснащаются микрофонами и камерами, так что атакующий может превратить устройство в своего верного шпиона. 

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