Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Компания Geovision, занимающаяся IP-камерами и контролем доступа, устранила уязвимости удаленного выполнения кода и ошибки несанкционированного доступа во многих своих продуктах.

Согласно опубликованному разработчиками официальному сообщению, большинство продуктов, работающих с прошивкой старше выпущенной в ноябре-декабре 2017 года, скорее всего, уязвимы.

Среди этих багов есть ошибка, позволяющая удаленно сбросить логин администратора IP-камер на root:PWN, что позволит злоумышленнику удаленно установить собственную прошивку в устройства. Также было опубликовано доказательство концепции, в котором демонстрируется, как сбросить все настройки устройства, включая идентификаторы пользователей и пароли.

Внимания заслуживает опубликованная на GitHub пользователем Bashis информация, где показана атака на видеосервер и камеры Geovision. Geovision, со своей стороны, поблагодарила исследователя за помощь в усилении безопасности своих продуктов.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru