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».

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru