XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

Tesla выплатила эксперту $10 000 за информацию о XSS-уязвимости, которую злоумышленники могли использовать для получения, а возможно, и модификации информации транспортного средства Tesla Model 3.

Этичный хакер из Небраски Сэм Карри проанализировал программное обеспечение, установленное в машинах Tesla Model 3. В результате исследователю удалось выявить XSS-брешь в поле «Name Your Vehicle», которое находится в информационно-развлекательной системе автомобиля.

Карри использовал инструмент XSS Hunter, который как раз помогает исследователям находить уязвимости типа XSS. У XSS Hunter даже предусмотрена специальная панель управления, с помощью которой эксперт может отправлять себе информацию о найденных уязвимых компонентах.

В процессе исследования Карри обратил внимание, что XSS Hunter смогу собрать некую информацию об автомобиле. Судя по всему, эта информация хранится во внутреннем приложении Tesla.

Среди перехваченных данных оказались: идентификационный номер транспортного средства (VIN), скорость, температура, номер версии, информация о наличии или отсутствии блокировки и данные о давлении в шинах.

«Самое интересное — была возможность отправлять автомобилю обновления. Другими словами, можно было изменить конфигурацию машины. Тестировать эту возможность я не стал», — объясняет Карри.

После того как Карри сообщил об уязвимости Tesla, компания присвоила ей самую высокую степень опасности. В течение 12 часов разработчики выпустили патч, а Карри получил свои $10 000.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru