Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Киберпреступники похитили у АЗС 600 галлонов бензина

Полиция Детройта разыскивает двух злоумышленников, которым удалось взломать бензоколонку и украсть более 600 галлонов бензина, общая стоимость которых составила около 1800 долларов. Эта целевая атака продолжалась 90 минут, а сотрудники АЗС оказались бессильны перед киберпреступниками.

Атака произошла 23 июня, злоумышленники использовали некое удаленное устройство, с помощью которого они получили контроль над бензоколонкой. Сотрудникам АЗС даже не удалось использовать свою систему для отключения этой колонки.

Специалисты считают, что киберпреступники атаковали программное обеспечение, используемое этой АЗС. Исследователи, кстати, не раз сообщали об уязвимостях в таком ПО, таким образом, заправочные станции являются легкими целями для злоумышленников.

Однако в данном инциденте еще остается ряд вопросов, например: что же за устройство использовали киберпреступники, и как оно могло помешать сотруднику АЗС заблокировать колонку.

«Я пытался воспрепятствовать краже бензина, но ничего не работало», — объяснил сотрудник станции.

В начале года мы писали, что крупнейшие нефтяные компании на десятках своих автозаправок недоливали владельцам автомобилей бензин. Как сообщил источник в правоохранительных органах, это происходило из-за вредоносной программы, обнаруженной в ходе расследования ФСБ.

Сообщается, что недолив составлял 7 % от общего количества заправляемого в бак бензина, при этом, обнаружить действие вредоносной программы оказалось крайне сложной задачей. Однако создавшего ее злоумышленникам задержали, им оказался житель Ставрополя Денис Заев.

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