IBM: Системы умных городов умеют массу критических уязвимостей

IBM: Системы умных городов умеют массу критических уязвимостей

Корпорация IBM обнаружила 17 уязвимостей нулевого дня (0-day) в системах умных городов. Свои выводы команда исследователей X-Force Red продемонстрировала на конференции Black Hat, проходящей в Лас-Вегасе.

Предполагается, что расходы на системы умных городов достигнут $80 миллиардов в этом году, а к 2021 году вырастут до $135 миллиардов.

Команда IBM X-Force Red совместно с исследователями из Threatcare обнаружили, что системы умных городов, разработанные Libelium, Echelon и Battelle уязвимы для кибератак.

Компания Libelium занимается производством оборудования для беспроводных сенсорных сетей, Echelon специализируется на промышленном IoT, а Battelle разрабатывает и коммерциализирует смежные технологии.

По словам Даниэля Кроули, исследователя IBM X-Force Red, восемь из 17 обнаруженных уязвимостей имеют статус критических проблем безопасности. Большинство этих брешей обусловлены слабыми практиками безопасности — например, использованием паролей по умолчанию, возможностью обхода аутентификации и SQL-инъекции.

В общей сложности исследователи обнаружили четыре случая критических ошибок, приводящих к инъекции шелла, в беспроводных сенсорных сетях от Libelium.

i.LON 100/i.LON SmartServer и i.LON 600 SmartServers от Echelon содержат два критических недостатка аутентификации, проблемы с незашифрованной связью, используемые учетные данные по умолчанию и пароли в виде открытого текста.

Самой страшной уязвимостью стала жестко закодированная учетная запись администратора, которая позволяет получить доступ к чувствительной информации без необходимости прохождения процесса аутентификации.

Все три компании оперативно отреагировали на сообщения от IBM, что позволило в кратчайшие сроки выпустить обновления безопасности, устраняющие все перечисленные баги.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru