В московских датчиках дорожного движения обнаружена уязвимость

В московских датчиках дорожного движения обнаружена уязвимость

В московских датчиках дорожного движения обнаружена уязвимость

«Лаборатория Касперского» выяснила, что злоумышленники могут легко получить доступ к датчикам дорожного движения в Москве и серьезно исказить собираемые ими данные. В результате может быть нанесен многомиллионный ущерб городу, например, если власти на основе модифицированной информации будут принимать ошибочные решения о развитии дорожной инфраструктуры.

Датчики определяют количество машин разных габаритов в каждой из полос движения, измеряют их среднюю скорость и отдают собранные данные в единый операционный центр. На основе этой информации формируется карта загрузки основных магистралей столицы, которая раз в неделю обновляется на сайте Центра организации дорожного движения (ЦОДД).

Если доступ к датчикам получат злоумышленники, они могут частично изменить статистику о дорожном движении, например, о категории транспортного средства или средней скорости движения на дороге, либо вывести из строя дорогостоящее оборудование. Задачу им упрощает тот факт, что непосредственно на датчиках есть логотип компании-производителя, а также добавленные установщиками бирки. Это дает возможность найти на сайтах вендора или интеграторов документацию и даже готовое ПО для работы с устройствами. Техническая документация нередко содержит набор команд, которые в случае отсутствия надежной аутентификации могут отправлять сторонние пользователи.

Как правило, чтобы установить соединение с датчиком, использующим протокол Bluetooth, злоумышленнику достаточно подойти к устройству с ноутбуком, на котором включен Bluetooth-передатчик, и авторизоваться. Эксперимент показал, что дополнительной авторизации помимо стандартной для этого протокола не предусмотрено. После получения доступа к устройству можно, используя готовое ПО вендора, модифицировать прошивку датчика и изменять данные о трафике.

«Данные с сенсоров должны быть точными, ведь на их основании могут приниматься решения по строительству новых дорог, реорганизации городского движения, созданию умной системы светофоров. Смена настроек серьезно влияет на достоверность информации о реальном положении дел в системе транспорта. Как показал эксперимент, в настоящий момент эти данные могут быть скомпрометированы. Важно защититься от подобных рисков, чтобы в будущем они не повлияли на работу городской инфраструктуры», — предупреждает Денис Легезо, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Для предотвращения успешной кибератаки на транспортную IT-инфраструктуру «Лаборатория Касперского» советует компаниям-установщикам оборудования изменять установленные по умолчанию имена устройств и выбирать надежные пароли. Компаниям-производителям рекомендуется отказаться от практики нанесения логотипов и названий на устройства, чтобы усложнить поиск инструментов для их взлома, и помимо стандартной аутентификации, предусмотренной в популярных протоколах, использовать дополнительную проверку пользователей, а также сотрудничать с экспертами по безопасности в вопросах поиска и исправления уязвимостей. 

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru