Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Машины для голосования, которые США планируют использовать для выборов президента страны в 2020 году, все ещё уязвимы. Группе этичных хакеров удалось протестировать ряд таких устройств.

Большинство машин для тестирования закупили на eBay. Как передаёт издание The Washington Post, специалистам удалось проникнуть в каждую систему, используемую на выборах.

Сам процесс проверки машин для голосования на уязвимость проходил летом этого года на конференции Def Con, посвящённой кибербезопасности. Однако только на прошедших выходных группа экспертов прибыла в Вашингтон, чтобы поделиться результатами.

По словам этичных хакеров, принимавших участие в тестировании, им удалось обнаружить разного рода уязвимости, позволяющие получить доступ к системам устройств.

Среди выявленных брешей были слабые пароли по умолчанию и ненадежное шифрование. Специалисты заявили, что машины для голосования может взломать любой, у кого есть доступ к ним.

Более того, если работающие с ними люди допустят оплошность, устройства могут взломать удалённые киберпреступники.

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