Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Аргентинские исследователи безопасности представили новый аппаратный бэкдор, который может удаленно воздействовать на подключенные автомобили (Connected Cars). Созданный ими бэкдор Bicho атакует любые транспортные средства, оснащенные CAN (Controller Area Network) шиной.

Новый бэкдор будет представлен хакерами Шейлой Айлен Берта и Клаудио Караччиоло на предстоящей конференции Hack in the Box в Амстердаме. С испанского Bicho переводится как “маленький жук” или “насекомое”. Это означает, что бэкдор (с открытым исходным кодом) легко может оставаться незамеченным из-за своего небольшого размера. Bicho работает на микроконтроллере PIC18F2580 и может получать команды через SMS.

Bicho 

Этот функционал обеспечивается модулем SIM800L GSM, который популярен среди любителей Arduino. Однако, по словам Берта, Arduino они не задействовали, а вместо него разработали собственное оборудование. Чтобы использовать Bicho, в модуль SIM800L нужно вставить GSM-чип с номером телефона. После отправки SMS с командой на этот номер прошивка аппаратного бэкдора будет знать, что делать. Bicho запрограммирован с помощью Car Backdoor Maker, программного обеспечения с открытым исходным кодом, который также был разработан исследователями.

car-backdoor-maker

Прежде чем использовать бэкдор, его нужно подключить к компьютеру, предварительно запустив на нем Car Backdoor Maker и скачав полезные нагрузки (payloads), которые потом будут удаленно подгружаться в бэкдор.

Bicho поддерживает множество полезных нагрузок и может атаковать любой автомобиль, оснащенный CAN шиной, вне зависимости от производителя и модели. Полезные нагрузки привязаны к командам, которые поступают по SMS. Чем выше уровень автоматизации автомобиля и чем больше систем подключено к CAN шине, тем шире возможности Bicho. Например, бэкдор может управлять фарами, положением дроссельной заслонки, тормозами и даже выводить машину из строя, отключая электронный блок управления (ЭБУ). Bicho также может автоматически атаковать автомобиль, когда тот находится рядом с конкретным местоположением, превышает заданную скорость или израсходовал определенное количество топлива. 

Поскольку Bicho подключается к CAN шине через OBD II-порт, обычно расположенный под рулевым колесом автомобиля, очевидно, что для использования бэкдора злоумышленник должен сперва получить физический доступ к машине. И хотя создатели Bicho понимают, что их разработки могут попасть в руки преступников, ответственность за возможные взломы лежит на плечах злоумышленников. Цель исследователей — показать на примере, как легко взломать подключенный автомобиль.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru