Киберпреступники провели дефейс камер слежения Canon в Японии

Киберпреступники провели дефейс камер слежения Canon в Японии

Киберпреступники провели дефейс камер слежения Canon в Японии

Киберпреступникам удалось вывести из строя 60 камер слежения и безопасности от компании Canon по всей Японии. В основном пострадали морские порты, рыбный рынок в Хиросиме и медицинский центр для людей с ограниченными возможностями в Кобе.

Злоумышленники провели дефейс камер, оставив сообщения «I'm Hacked. bye2» («Я взломан. Пока2»).

Основная часть атаки была произведена 6 мая, согласно снимкам, полученным со взломанных устройств. Однако есть основания полагать, что подобные дефейсы происходят уже на протяжении нескольких недель.

Представители Canon опубликовали официальное сообщение после первых сообщений об инцидентах со взломом.

Специалисты полагают, что основной причиной массовых взломов стали пароли по умолчанию, которые владельцы камер часто не удосуживаются менять на собственные.

«У IoT-устройств есть много проблем, касающихся безопасности», — объясняет эксперт, известный под псевдонимом piyokango. — «Очень важно менять все пароли по умолчанию, так как злоумышленники используют именно их в первую очередь».

Власти города Агео следующим образом прокомментировали сиутацию:

«Мы не могли предсказать такого развития событий».

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru