BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

Китайские исследователи в области кибербезопасности рассказали о форме атаки под названием BadPower. Её принцип заключается в модификации прошивки устройств для быстрой зарядки, что может привести к воспламенению подключённых девайсов.

Вектор BadPower описали специалисты Xuanwu Lab, подразделения китайского техногиганта Tencent. По словам экспертов, для деструктивной атаки достаточно просто внести изменения в прошивку устройств для быстрого заряда.

Подобные устройства выглядят как обычные зарядки, однако выполняют свою задачу с помощью прошивки, которая взаимодействует с подключёнными девайсами, «согласовывая» скорость зарядки.

Если заряжаемое устройство не поддерживает технологию быстрой зарядки, прошивка понижает мощность до 5V. Если же допустимо заряжать девайс в ускоренном режиме, в ход идут уже 12V, 20V.

Суть BadPower заключается в модификации параметров зарядки, установленных в прошивке по умолчанию. В теории злоумышленник может значительно увеличить мощность, что приведёт к повреждению подключённого девайса: компоненты могут плавиться, деформироваться и даже воспламеняться.

Реализовать BadPower можно скрытно и очень быстро. Злоумышленнику нужно просто подключить своё оборудование к устройству для быстрой зарядки, подождать несколько секунд и готово — прошивка модифицирована.

Более того, специалисты убеждены, что некоторые модели зарядок можно превратить в деструктивные устройства с помощью обычных смартфонов и ноутбуков, которые помогут загрузить вредоносный код.

Исследователи протестировали 35 быстрых зарядок, из которых 18 оказались уязвимы. К счастью, от BadPower можно избавиться простым обновлением прошивки.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru