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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru