Миллионы IoT-устройств используют одинаковые криптографические ключи

Миллионы IoT-устройств используют одинаковые криптографические ключи

Эксперты компании Sec Consult провели исследование, в ходе которого были изучены более 4000 устройств 70 разных производителей. В основном анализу подверглись различные Internet of Things (IoT) девайсы, в том числе маршрутизаторы, предназначенные для домашнего использования.

В итоге специалисты Sec Consult сделали неожиданное открытие: устройства разных компаний используют одинаковые криптографические ключи и сертификаты.

Специалисты Sec Consult, по большому счету, пришли к выводу, что производители IoT-устройств ленивы и идут по пути наименьшего сопротивления. Использование одинаковых ключей шифрования ставит под угрозу миллионы устройств. Если злоумышленник сумел получить удаленный доступ к одному девайсу и извлек из прошивки ключ, он так же сможет проникнуть на сотни тысяч других устройств. Ведь ключи одинаковые, пишет xakep.ru.

Исследование выявило, что 580 приватных ключей и сертификатов постоянно повторяются на устройствах разных производителей. 230 из них распространены очень широко. По подсчетам исследователей, суммарно они используются на 4 млн различных устройств.

Эксперты обнаружили 150 одинаковых HTTPS-сертификатов, которые работают на 3,2 млн девайсов, и 80 ключей SSH host — они задействованы на 900 тыс. устройств.

SSH ключи хоста верифицируют и опознают устройство, на котором запущен SSH-сервер, используя пару публичный-приватный ключ. Если злоумышленник похитит приватный SSH-ключ хоста, он сможет выдать свой компьютер за легитимный ресурс, заставив устройство жертвы обращаться к нему. Аналогичным образом работает атака для приватных HTTPS-сертификатов, которые шифруют трафик пользователя. В данном случае атакующий сможет расшифровать трафик жертвы и извлечь из него столько конфиденциальных данных, сколько захочет.

Все это позволяет хакерам осуществлять атаки типа man-in-the-middle, прослушивать трафик, получать доступ к тысячам устройств при помощи одного ключа и так далее.

Исследователи Sec Consult пишут, что проблему следует искать на линиях производства, там, где устройства получают прошивку от производителей чипов. Последние, как стало ясно, не утруждают себя изменением кода прошивки, или хотя бы тем, чтобы обновлять криптографические ключи и сертификаты, входящие в состав SDK.

 «Происхождение этих ключей, это очень интересная проблема. Некоторые из них можно обнаружить только в конкретных продуктах одного модельного ряда. В других случаях мы находили идентичные ключи в продуктах разных производителей», — рассказывают эксперты Sec Consult в блоге.

Суммарно было обнаружено более 900 уязвимых устройств 50 разных производителей. Реальные масштабы проблемы могут отличаться в большую сторону, так как компания занималась изучением только тех прошивок, к которым можно получить свободный доступ.

Вот полный список компаний, которые используют одни и те же ключи.

ADB, AMX, Actiontec, Adtran, Alcatel-Lucent, Alpha Networks, Aruba Networks, Aztech, Bewan, Busch-Jaeger, CTC Union, Cisco, Clear, Comtrend, D-Link, Deutsche Telekom, DrayTek, Edimax, General Electric (GE), Green Packet, Huawei, Infomark, Innatech, Linksys, Motorola, Moxa, NETGEAR, NetComm Wireless, ONT, Observa Telecom, Opengear, Pace, Philips, Pirelli , Robustel, Sagemcom, Seagate, Seowon Intech, Sierra Wireless, Smart RG, TP-LINK, TRENDnet, Technicolor, Tenda, Totolink, unify, UPVEL, Ubee Interactive, Ubiquiti Networks, Vodafone, Western Digital, ZTE, Zhone и ZyXEL.

Проблема затронула самые разные страны мира, но в топ-10 пострадавших вошли:

  • США
  • Мексика
  • Бразилия
  • Искания
  • Колумбия
  • Канада
  • Китай
  • Россия
  • Тайвань
  • Великобритания

Компания  Sec Consult сообщила, что работает над исправлением данной проблемы с августа 2015 года совместно с экспертами CERT/CC. Однако пока специалисты могут только призвать производителей IoT-устройств генерировать случайные криптографические ключи для своих продуктов.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru