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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru