ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

Эксперты GreyNoise выявили две уязвимости нулевого дня в сетевых видеокамерах PTZ (с приводом наклона/поворота и увеличительным объективом). В этом им помог ИИ-инструмент, специально созданный для нужд киберразведки.

Умный ассистент, встроенный в ханипот-систему threat hunting, четко среагировал на подозрительный трафик. Анализ показал, что это была автоматизированная попытка эксплойта.

Критическая уязвимость CVE-2024-8956 вызвана некорректной реализацией механизмов аутентификации и позволяет получить доступ к юзернеймам, хешированным паролям (MD5), конфигурационным данным и прочей конфиденциальной информации.

Уязвимость CVE-2024-8957 открывает возможность для инъекции команд. При использовании в связке с CVE-2024-8956 позволяет удаленно и без аутентификации захватить контроль над камерой, просматривать и останавливать видеопоток реального времени, вносить изменения, а также приобщить устройство к DDoS-ботнету.

Проблемы актуальны для PTZ-камер высокого разрешения с прошивками версий ниже 6.3.40, в частности, для устройств PTZOptics, Multicam Systems SAS и SMTAV Corporation на базе SoC-процессоров Hisilicon Hi3516A.

Их зачастую используют на критически важных объектах — роботизированных производствах, в медучреждениях, госучреждениях (к примеру, в залах суда), а также для проведения онлайн-презентаций и видеоконференций.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru