Лаборатория Касперского нашла уязвимости бионического протеза

Лаборатория Касперского нашла уязвимости бионического протеза

Лаборатория Касперского нашла уязвимости бионического протеза

Специалисты ICS CERT «Лаборатории Касперского» исследовали экспериментальную облачную инфраструктуру для продвинутого бионического протеза и обнаружили ранее неизвестные уязвимости.

Эти бреши в теории могут позволить преступникам получить доступ к системе управления устройством, например, к ручному протезу, а также подвергнуть риску конфиденциальность данных владельца этого устройства.

Обо всех найденных багах «Лаборатория Касперского» сообщила производителю, которым является российская компания Motorica, специализирующаяся на разработке современных бионических протезов верхних конечностей.

Исследованная специалистами антивирусного вендора инфраструктура представляет собой облачный интерфейс для отслеживания статуса всех зарегистрированных биомеханических устройств. Кроме того, она даёт разработчикам инструментарий для анализа технического состояния этих умных протезов.

В случае с бионической рукой исследователи выявили несколько уязвимостей с точки зрения кибербезопасности. В частности, в облачной инфраструктуре протеза применяется незащищённое HTTP-соединение, в аккаунтах проводятся некорректные операции, а вводимые данные проверяются недостаточно тщательно.

Из-за этих недостатков киберпреступники гипотетически могут получить доступ к информации обо всех подключённых к облачной системе аккаунтах. Обладая такими данными, атакующие будут в состоянии удалять существующую или добавлять новую информацию, а также смогут подключать или блокировать пользователей, в том числе тех, которые обладают привилегированными правами администратора.

«Motorica – высокотехнологичная и социально ответственная компания, которая помогает людям преодолевать физические и психологические барьеры. И тот факт, что она решила проверить устойчивость своих умных бионических протезов к киберугрозам ещё раз свидетельствует о её ответственном подходе к разработке, – отметил Владимир Дащенко, руководитель группы исследования уязвимостей систем промышленной автоматизации и интернета вещей ICS CERT «Лаборатории Касперского». – Результаты нашего анализа – очередное напоминание о том, что вопросы кибербезопасности должны прорабатываться в новых технологиях на самых ранних этапах. Мы надеемся, что другие производители умных устройств также будут воспринимать киберзащиту как неотъемлемую часть процесса разработки».

«Новые технологии открывают перед нами новый мир, в котором бионические импланты и ассистивные устройства расширяют возможности людей. И мы уверены, что производителям подобных устройств крайне важно взаимодействовать с разработчиками защитных решений. Только так можно предотвратить даже теоретически возможные атаки на человеческое тело», – заявил, Илья Чех, генеральный директор компании Motorica.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru