ЛК нашла серьезные уязвимости в медицинском оборудовании

ЛК нашла серьезные уязвимости в медицинском оборудовании

ЛК нашла серьезные уязвимости в медицинском оборудовании

«Лаборатория Касперского» провела исследование, которое наглядно продемонстрировало слабые стороны защиты IT-инфраструктуры современных медицинских учреждений по всему миру. Причиной для такого анализа стал стремительный рост количества кибератак на больницы и взломов медицинского оборудования.

На примере одной из больниц эксперты показали, как легко взломать внутреннюю сеть медицинского учреждения, а затем взять под контроль МРТ-сканер — получить доступ к его файловой системе, найти личные данные пациентов, информацию о них и их лечении.

Взлом медицинского оборудования может не только нанести серьезный финансовый ущерб медицинскому учреждению, но и представлять угрозу здоровью или даже жизни его пациентов. Киберпреступники могут, например, украсть конфиденциальные данные, подтасовать результаты диагностического исследования или манипулировать настройками, применяемыми при лечении.

Хакеры получают широкие возможности для взлома в результате множества ошибок в системе безопасности медицинских устройств — уязвимой архитектуры приложений, незащищенной авторизации, нешифруемых каналов передачи данных, критических уязвимостей в программном обеспечении.

Как показало исследование, с помощью Интернета можно легко найти тысячи уязвимых медицинских аппаратов, использующих незащищенное подключение к Сети. Многие из них, например, МРТ-сканеры, кардиологическое оборудование, устройства, использующие источники радиоактивного излучения, представляют собой полнофункциональные компьютеры, которые часто работают под управлением устаревшей операционной системы Windows XP и имеют десятки неисправленных старых уязвимостей, позволяющих удаленно полностью взломать систему.

Есть и прямой путь к такой аппаратуре — подключиться к локальной сети медицинского учреждения, например, через слабо защищенный Wi-Fi. Если преодолена защита от вторжения извне, в большинстве случаев это означает, что внутри локальной сети не будут предусмотрены разграничения прав между устройствами и злоумышленник сможет получить доступ к любому из них.

После подключения к устройству находящиеся в нем данные могут быть изменены с помощью уязвимостей на уровне архитектуры программного обеспечения. Например, в МРТ-сканере, ставшем объектом исследования, была обнаружена возможность проникновения в интерфейс врача через командную оболочку — функция, которая не должна быть доступна по умолчанию.

«Печально, но факт: атаки на медицинские объекты совершаются все чаще. Это означает, что теперь эффективность медицинских технологий во многом зависит от того, насколько надежно они защищены. Вопросы безопасности становятся ключевыми при разработке медицинского оборудования, и их нужно решать на самой ранней стадии — защита должна быть встроенной. В этом могут помочь компании, занимающиеся информационной безопасностью. Важно понимать, что безопасность в случае медицинских устройств — это не только защита от внешних атак, но и строгий контроль за тем, что происходит внутри локальной сети», — комментирует Сергей Ложкин, старший антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

«Лаборатория Касперского» рекомендует медицинским учреждениям обратить серьезное внимание на необходимость использовать надежные пароли для защиты диагностического и лечебного оборудования, установить на него эффективное защитное решение, разработать систему оценки уязвимостей и своевременной установки исправлений, а также регулярно создавать копии критически важных данных и хранить их на отключенных от Сети носителях.

Студентку вернули в вуз после отчисления из-за проверки диплома на ИИ

История о борьбе человека и алгоритма получила неожиданную развязку. Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки московского вуза, чей диплом заподозрили в использовании нейросети. Поводом для конфликта стала система проверки текстов на ИИ-контент. Сначала дипломная работа показала результат в 41,91% нейросетевого текста.

Затем студентка доработала и загрузила её повторно. Однако научный руководитель заявила, что в тексте якобы намеренно нарушена логика слов более чем в 70% материала, и сочла это попыткой обмануть проверку.

На третьей проверке показатель внезапно снизился до 11,92%. Казалось бы, вопрос закрыт. Но вуз решил иначе. Работу отказались принимать, сославшись на пропущенный срок сдачи. Хотя последний день подачи приходился на воскресенье, 8 июня 2025 года.

Уже 10 июня кафедра не допустила диплом к защите, а в тот же день был подписан приказ об отчислении. При этом саму студентку на заседание не пригласили и фактически не оставили времени на обжалование решения.

Суд изучил обстоятельства дела и нашёл сразу несколько проблем. Во-первых, была применена статья 193 Гражданского кодекса, согласно которой если последний день срока выпадает на выходной, он переносится на ближайший рабочий день. Значит, диплом был загружен вовремя.

Во-вторых, выяснилось, что отчёт системы проверки носит лишь вероятностный характер и не является окончательным доказательством использования ИИ. Более того, представитель университета признал, что научный руководитель не разбирается в принципах работы системы и самостоятельно не проводил экспертизу текста.

Дополнительный вопрос возник и к самому алгоритму. Представители вуза не смогли объяснить суду, каким образом система отличает обычные заимствования или особенности текста от результатов работы нейросети.

В итоге Верховный суд Татарстана встал на сторону студентки. Её восстановили на четвёртом курсе, обязали вуз допустить диплом к защите при условии оригинальности текста не менее 50%, а также взыскали с учебного заведения 40 тысяч рублей компенсации морального вреда и ещё 20 тысяч рублей штрафа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru