Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Подросток взломал защищенный криптовалютный кошелек

Аппаратный кошелек, предназначенный для хранения криптовалют и рекламируемый производителем как защищенный от несанкционированного доступа, был взломан 15-летним жителем Британии.

Как пишет в своем блоге взломавший устройство Салим Рашид, ему удалось написать код, который предоставил бэкдор-доступ к Ledger Nano S, устройству стоимостью 100 долларов, которое купили миллионы людей по всему миру. Британец утверждает, что это позволит злоумышленнику опустошить кошельки пользователей.

Разработчики устройства утверждают, что уже выпустили исправление этого недостатка. Однако есть основания полагать, что этот баг также затрагивает и другую модель — Nano Blue.

«Патч для Nano Blue придется подождать несколько недель», — заявил представитель компании.

В феврале мы также сообщали о критической уязвимости в аппаратном криптокошельке Ledger. С помощью этой дыры злоумышленник может похитить криптовалюту пользователей, подменив кошелек получателя.

Уязвимость можно использовать в момент подключения Ledger к Сети для того, чтобы отправить средства или загрузить адрес получателя. Поскольку Ledger-кошельки создают отображаемый адрес с помощью JavaScript, вредоносная программа может подменить их кошельком злоумышленника. Таким образом реализуется атака типа «Человек посередине» (Man-in-the-Middle Attack).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru