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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru