Уязвимость в популярной системе сигнализации позволяет угнать автомобиль

Уязвимость в популярной системе сигнализации позволяет угнать автомобиль

Уязвимость в популярной системе сигнализации позволяет угнать автомобиль

Ошибка в популярной системе управления автомобилем позволила двум исследователям получить доступ к серверам управления. Данная уязвимость предоставляла злоумышленнику все необходимое, чтобы отследить местоположение автомобиля, украсть пользовательскую информацию и даже запустить двигатель.

Исследователи Вангелис Стикас и Джордж Лавданис подробно описали уязвимость в серверной системе компании Calamp, которая обеспечивает безопасность и отслеживание транспортных средств. Данная ошибка позволяла получить прямой доступ к большинству системных баз данных.

Взлом автомобилей все чаще используется злоумышленниками, поскольку все больше автомобилей подключаются к мобильному интернету. Вместе с тем, будучи удобной опцией для управления автомобилем с вашего телефона, он открывает новые направления для атак, имеющих серьезные последствия.

Увы, вы можете даже не подозревать что вы пользователь Calamp. Многие приложения, в том числе такое популярное как Viper SmartStart, предназначенное для отслеживания транспортных средств и позволяющее пользователям находить, запускать и управлять своим авто со своего мобильного устройства, подключается к облачным серверам Calamp. 

Исследователи обнаружили, что мобильное приложение Viper соединяется с двумя серверами Viper и Calamp. Используя учетные данные клиентского приложения, исследователи смогли получить полный доступ к базе данных сервера Calamp. При этом, любой, кто получил бы такой доступ, смог бы осуществить практически любой сценарий атаки. Например, массовый угон автомобилей или полное выключение автомобиля с помощью кнопки тревоги при движении с высокой скоростью.

По заявлению исследователей, при обращении к базе данных, можно найти автомобиль, осмотрев ближайшие координаты широты и долготы, сбросить его пароль, разблокировать двери, запустить двигатель и угнать его.

Рисунок 1. База данных Calamp.

 

Исследователи заявили, что могут отслеживать историю местоположений каждого транспортного средства в базе данных, имена пользователей и маскированные пароли, но не могут экспортировать данные.

Представитель Calamp сообщил, что на сегодняшний день ошибка исправлена и продолжается расследование.

Проблемы в безопасности автотранспортных систем появляются все чаще, так в прошлом году исследователи заявляли о серьезной уязвимости в системе управления Tesla. А в этом году МЧС предупреждало о том, что злоумышленники могут отключать подушки безопасности.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru