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.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru