Иран применил против американского БПЛА кибероружие

Иран применил против американского БПЛА кибероружие

Когда примерно две недели назад иранские власти продемонстрировали общественности попавший к ним в руки беспилотный летательный аппарат США RQ-170 Sentinel, многие эксперты обратили внимание на абсолютную целостность машины: она не имела явных признаков внешних повреждений. Теперь предположения подтверждаются: аппарат был не сбит средствами противовоздушной обороны, а захвачен в результате хакерской атаки.


Беспилотник ориентируется в пространстве при помощи данных о координатах цели и самого себя, получаемых от глобальной навигационной системы GPS. Программируя разведчик, специалисты задают ему и информацию о том, в какую точку он должен вернуться и приземлиться. Иранские специалисты сыграли именно на этой особенности самолета, и в итоге им даже не потребовалось взламывать защищенные системы связи между БПЛА и командным пунктом и передавать шпиону какие-либо новые команды.

Сообщается, что в ходе атаки иранцам удалось послать на GPS-приемник беспилотника ложную информацию о его местонахождении, перекрыв подлинные сигналы от спутников навигации. Вследствие подмены координат программное обеспечение разведчика было введено в заблуждение: компьютеру "внушили", что аппарат находится над территорией Соединенных Штатов, и тот в соответствии со своими инструкциями благополучно совершил приземление в назначенной точке. Таким образом самолет был захвачен без единого выстрела.

Согласно имеющимся сведениям, руководству вооруженных сил США было известно об уязвимости GPS-систем беспилотников задолго до текущих событий. Еще в 2003 году эксперты готовили соответствующий отчет, посвященный мерам противодействия навязыванию ложных GPS-координат, в котором содержались предупреждения о потенциальной опасности подобных нападений. Появлялись подобные публикации и в этом году - так, в октябре на конференции по вопросам информационной безопасности группа ученых представила работу, посвященную актуальным проблемам перехвата и подмены GPS-сигналов.

Согласно официальной версии США, беспилотник был утерян из-за сбоя в оборудовании.

The Register

Письмо автору

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