Avast: 23,7% IoT-устройств в России уязвимы для кибератак

Avast: 23,7% IoT-устройств в России уязвимы для кибератак

Avast: 23,7% IoT-устройств в России уязвимы для кибератак

Исследователи Avast выяснили, что 23,7% устройств Интернета вещей в России уязвимы для кибератак, что создает угрозу для безопасности людей и их личных данных. Среди таких устройств — веб-камеры и видеоняни. Два устройства из пяти уязвимы с точки зрения безопасности и могут быть взломаны злоумышленниками с целью шпионить за пользователями и их детьми. 

Более того, 26,9% принтеров также небезопасны. Однако наиболее уязвимыми считаются роутеры — Avast обнаружила, что 69,2% данных устройств в России больше всего подвержены риску кибератак.

Как пишет IKSMEDIA.RU, помощью роутеров киберпреступники могут получить доступ к другим устройствам, подключенным к сети, например, веб-камерам, смарт-телевизорам и «умному» кухонному оборудованию. Таким образом, любое уязвимое устройство может быть использовано для того, чтобы заразить другие устройства, присоединить их к ботнету, контролировать их работу и даже навредить их владельцу. 

Речь идёт об «умном» кухонном оборудовании и других бытовых приборах, которыми киберпреступники могут управлять дистанционно. Также производители смарт-устройств собирают и хранят личные данные пользователей, например, поведенческую информацию, контакты и данные кредитной карты, что в случае кибератаки создаёт дополнительный риск для пользователей.

Поскольку в России 41% веб-камер и видеонянь уязвимы с точки зрения безопасности, киберпреступникам будет легко получить доступ к ним и впоследствии следить за частной жизнью людей и даже вести видеотрансляцию в интернете.

«С помощью сотни тысяч уязвимых устройств по всему миру киберпреступники могут создать ботнет, чтобы атаковать и взламывать серверы и веб-сайты. Такой инцидент произошел прошлой осенью, когда был атакован Dyn, поставщик сетевых сервисов, что заблокировало доступ к основным сайтам, как, например, Amazon, Twitter, и Reddit, — комментирует Алексей Федоров, глава представительства Avast в России и СНГ. — Кроме того, роутеры — это своего рода дверь в домашнюю сеть, и, следовательно, если они не защищены должным образом, хакеры в первую очередь атакуют их. Например, если программное обеспечение устарело или пароль недостаточно надежен».

Для всех, включая киберпреступников, не составит труда проверить в интернете IP-адрес и IP-порты пользователей и определить, какое именно устройство находится на конкретном IP-адресе.  Также, если задействовать минимальные усилия и использовать те или иные ноу-хау, хакеры могут узнать тип устройства (веб-камера, принтер, «умный» чайник, холодильник и пр.), его бренд, модель и версию ПО, на котором оно работает. Затем они могут сравнить полученные данные с общедоступными списками уязвимых устройств, чтобы узнать, какое именно из устройств незащищено.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru