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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru