Хакеры начинают охоту за медицинскими данными

Медицинское оборудование – новая цель хакеров

Специалисты по безопасности предупреждают об угрозах появления уязвимостей нулевого дня на медицинских устройствах. Об этом говорится в новом исследовании, представленном аналитическим центром Atlantic Council, центром Брента Скоукрофт и компанией Intel.

В документе указано, что хакеры вскоре сумеют существенно навредить индустрии здравоохранения. Специалисты ожидают появления богатого рынка уязвимостей нулевого дня, присутствующих в медицинских устройствах. Речь идёт о брешах, которые становятся известны злоумышленникам до того, как для них выпустят патч.

Это означает, что киберпреступники сумеют контролировать разные типы медицинского оборудования. В его перечень входят мониторы, фильтры, регуляторы подачи воздуха и другие приспособления. Хакеры также смогут взламывать системы, чтобы получить информацию о пациенте или исказить её.

Сотрудники Atlantic Council Джейсон Хейли (Jason Healey) и Нил Поллард (Neal Pollard) считают, что это случится вскоре, если организации по охране здоровья не предпримут превентивные меры уже сегодня. В противном случае, воры, шпионы, хакеры и даже террористы смогут воспользоваться уязвимостями для совершения преступлений.

Взломщикам уже удалось провести три успешных нападения на крупных представителей услуг по здравоохранению. Их жертвами стали страховые компании Community Health Alliance, Anthem и Premera Blue Cross. Скорее всего, злоумышленники похитили у них данные.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru