HP выявила серьезные уязвимости в домашних системах безопасности

HP выявила серьезные уязвимости в домашних системах безопасности

HP опубликовала результаты исследования, демонстрирующего, что наблюдение за домами, оснащенными системами безопасности с подключением к Интернету, могут осуществлять не только их владельцы, но и злоумышленники. Все без исключения проанализированные устройства, используемые для обеспечения безопасности домов, имеют серьезные уязвимости, в том числе связанные с защитой паролем, шифрованием и проверкой подлинности.

Домашние средства мониторинга, такие как видеокамеры и системы сигнализации, завоевали популярность на волне бума Интернета вещей (IoT), в первую очередь благодаря их исключительному удобству. По данным Gartner, в 2015 году количество устройств, подключенных к Интернету вещей, составит 4,9 млрд, а к 2020 году оно достигнет 25 млрд(1).Это исследование показывает, насколько плохо с точки зрения безопасности подготовлен рынок к ожидаемым темпам роста IoT.

«Оставляя в стороне удобство и доступность подключенных к Интернету устройств, нужно отметить, что они могут сделать наши дома и семьи уязвимыми, — говорит Джейсон Шмитт (Jason Schmitt), вице-президент и  руководитель подразделения по продуктам Fortify подразделения Enterprise Security Products компании HP. — Учитывая, что десять ведущих систем не имеют фундаментальных функций безопасности, потребители не должны забывать о самых простых мерах защиты, а производители — о том, что они в, конечном итоге, несут ответственность за безопасность своих пользователей».

HP использовала приложение HP Fortify on Demand для доступа к 10 домашним IoT-устройствам обеспечения безопасности, а также к их облачным и мобильным компонентам, и обнаружила, что ни одна из этих систем не требует использования надежного пароля и не предлагает двухфакторной проверки подлинности.

В числе наиболее распространенных и легко решаемых проблем с безопасностью оказались следующие.

  • Недостаточно надежная проверка подлинности: все системы с их облачными и мобильными интерфейсами не требовали установки паролей достаточной сложности и длины; для большинства было достаточно буквенно-цифрового пароля из шести символов. Ни одна из систем не предлагала возможности заблокировать учетную запись после определенного числа неудачных попыток ввода пароля.
  • Незащищенные интерфейсы: все протестированные облачные веб-интерфейсы имеют проблемы безопасности, позволяющие потенциальному злоумышленнику получить доступ к учетной записи с помощью инструментов, использующих три уязвимости приложения: возможность последовательного перебора значений, слабая политика паролей и отсутствие блокировки учетной записи. В пяти из десяти протестированных систем были выявлены проблемы в интерфейсе мобильного приложения, подвергающие пользователей аналогичным рискам.
  • Проблемы конфиденциальности: все системы собирали некоторые виды персональной информации, такие как имя, адрес, дата рождения, номер телефона и даже номера кредитных карт. Незащищенность этой персональной информации вызывает озабоченность, поскольку создает угрозу кражи учетных данных во всех системах. Стоит также отметить, что ключевой особенностью многих домашних систем безопасности является использование видео, просмотр которого доступен через мобильные приложения и облачные веб-интерфейсы. Конфиденциальность видеоизображений внутренних помещений дома находится под большим вопросом.
  • Отсутствие шифрования при передаче данных: хотя во всех системах реализованы механизмы шифрования на транспортном уровне, такие как SSL/TLS, многие облачные подключения остаются уязвимыми для атак (например, для атаки POODLE). Правильная настройка шифрования на транспортном уровне особенно важна, поскольку безопасность является основной функцией этих систем.

Пока производители IoT-продуктов работают над внедрением столь необходимых средств защиты, потребителям настоятельно рекомендуется учитывать все эти аспекты при выборе системы мониторинга для своего дома. Развертывание безопасных домашних сетей до подключения небезопасных IoT-устройств, использование сложных паролей, блокировки учетных записей и двухфакторной проверки подлинности, — вот лишь некоторые меры, доступные пользователям Интернета вещей.

Эта работа является продолжением исследования Интернета вещей, проведенного HP в 2014 году, в котором была рассмотрена безопасность десяти наиболее распространенных IoT-устройств. 

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru