Хакеры взломали электронику Chevrolet Corvette

Хакеры взломали электронику Chevrolet Corvette

Еще одна уязвимость в бортовой электронике автомобилей обнаружена специалистами по кибербезопасности. На этот раз речь идет о суперкаре Chevrolet Corvette, у которого хакеры обнаружили дистанционный доступ к тормозам. И эту дыру в безопасности, похоже, просто так не устранить.

В результате эксперимента выяснилось, что при помощи некоего устройства, подключенного к одному из диагностических портов и способного принимать команды со смартфона, хакеры могут получить возможность управления сразу несколькими функциями автомобиля. Упоминаются, в частности, управление "дворниками", а также возможность задействования тормозных механизмов. В последнем случае педаль тормоза перестает реагировать на действия водителя, пишет auto.vesti.ru.

Представители концерна General Motors от комментариев предпочли воздержаться.

Издание Autoblog отмечает, что Chevrolet Corvette 2013 модельного года стал не первой жертвой хакерской атаки при помощи диагностических портов, не называя, впрочем, других моделей автомобилей. Последним примером несанкционированного доступа к управлению автомобилем стал эксперимент двух американских специалистов над Jeep Cherokee: они смогли взять на себя управление частью функций при помощи точки доступа в интернет, которой снабжена бортовая мультимедийная система.


Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru