На Black Hat исследователь прилюдно опустошил банкоматы

На Black Hat исследователь прилюдно опустошил банкоматы

 

Барнаби Джек, руководитель отдела тестирования систем безопасности в компании IOActive, прибыл на конференцию Black Hat с двумя ATM-терминалами от известных производителей для того, чтобы продемонстрировать присутствующим воплощенную в реальность мечту любого малолетнего хакера. Парой нажатий на кнопки исследователь заставил оба банкомата извергнуть содержимое встроенных сейфов прямо на сцену конференц-зала.

«Я надеюсь, что мой доклад изменит представление людей об устройствах, которые на первый взгляд кажутся совершенно неприступными», – объяснил Барнаби Джек, уроженец Новой Зеландии, в настоящее время проживающий в калифорнийском городе Сан-Хосе. Для того чтобы сделать свое выступление более наглядным и зрелищным, исследователь подготовил пару впечатляющих трюков. К примеру, одна из обнаруженных уязвимостей позволяет хакеру подключиться к банкомату через телефонный модем и, не зная пароля, в считанные секунды избавить машину от денежных запасов.

Для проведения исследований Джек приобрел через Интернет пару ATM-терминалов от таких производителей, как Tranax Technologies и Triton. Эксперт сообщает, что на поиски уязвимостей и ошибок в программном коде им было потрачено несколько лет. Результаты исследования оказались впечатляющими. В каждом изученном терминале была обнаружена как минимум одна критическая уязвимость, позволяющая злоумышленнику получить доступ к сейфу с наличностью.

К счастью, процедура дистанционного взлома банкоматов пока еще является слишком сложной для современных преступников. Гораздо чаще злоумышленники просто похищают терминал и вскрывают сейф с использованием специальных инструментов или взрывчатки. Однако, технологически продвинутые мошенники постепенно осваивают и более тонкие манипуляции. К примеру, после взаимодействия с малоизвестным меню настроек терминал начинает выдавать купюры достоинством в 20 долларов, принимая их за долларовые банкноты.

Фактически, Барнаби Джек стал первым из исследователей, чьи открытия базируются на углубленном анализе встроенного программного кода. Многие из ATM-машин созданы на базе процессоров ARM, работают под управлением операционной системы Windows CE и способны подключаться к Интернету. Эксперт использовал стандартные отладочные методики для прерывания нормального процесса загрузки системы и получения доступа к файловой системе. Таким образом, он смог скопировать нужные файлы для последующего углубленного анализа. Позже Джек написал две небольшие утилиты, предельно упрощающие процесс взлома. Одна из этих утилит под названием Dillinger, названная в честь известного грабителя банков, может использоваться для проведения дистанционной атаки на ATM. Другое приложение – Scrooge, представляет собой руткит, который открывает черный ход для вредоносных программ и без труда скрывается от обнаружения.

По словам Барнаби Джека, оба производителя были поставлены в известность о наличии проблем с защитой и уже выпустили патчи для ликвидации уязвимостей. Однако, если клиент, установивший банкомат в торговом центре или ресторане, не воспользуется патчем, банкомат останется уязвимым.

Напомним, что исследователь планировал выступить с сенсационным докладом еще на прошлогодней Black Hat, однако ему пришлось отказаться от изначальных замыслов под давлением со стороны своего тогдашнего работодателя – компании Juniper Networks.

 Источник

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru