Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Команда исследователей обнаружила недостатки в безопасности нескольких популярных умных камер, которые позволяют любому желающему получить доступ к устройствам. В частности, разрабатываемые компанией Swann камеры не могут определить, авторизован ли пользователь для просмотра трансляции или нет.

Другими словами, любой пользователь мог свободно слушать и смотреть все, что передает подключенная к Сети камера.

Исследователи из Pen Test Partners сообщили, что в прошлом месяце несколько пользователей непреднамеренно получили доступ к видеопотоку других пользователей. Специалисты утверждают, что приложение Swann легко можно обмануть, заставив отобразить поток, транслируемый другой камерой.

«Нам легко удалось переключать видеопотоки с одной камеры на другую через облачную службу. Это доказывает, что доступ к камере пользователя Swann может получить любой», — пишут эксперты.

Если злоумышленники воспользуются этой брешью, тысячи конфиденциальных видео могут утечь в Сеть. Отсюда открывается прекрасный вектор для шантажа — плати мне, либо я опубликую твое частное видео.

Уязвимость существовала из-за наличия в каждой камере жестко запрограммированного серийного номера для связи с облачным сервисом. Эксплуатация этого недостатка была довольно тривиальна — стоило лишь заменить серийный номер камеры другим, чтобы получить доступ к потоку другой камеры.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru