В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own, ежегодного состязания хакеров, специалистам удалось заработать в общей сложности $195 000 за обнаружение уязвимостей в телевизорах, маршрутизаторах и смартфонах. Напомним, что в этом году Pwn2Own проходит в Токио.

Организатором этого мероприятия уже который год выступает проект Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI). Для исследователей предусмотрены вознаграждения — выделили сумму в $750 000.

По условиям конкурса, хакеры должны создать рабочие эксплойты для уязвимостей в 17 системах.

«Подошёл к концу первый день Pwn2Own Токио 2019. В общей сложности за этот день мы выплатили $195 000 за 12 уязвимостей. Экспертам удалось девять раз успешно пробить защиту семи устройств, принадлежавших пяти категориям», — говорится в посте ZDI.

Таким образом, Амат Кама и Ричард Чжу из команды Fluoroacetate заработали $15 000 за взлом Sony X800G TV. Специалисты использовали JavaScript-уязвимость чтения за пределами границ во встроенном браузере.

В теории атакующий мог бы использовать эту брешь для установки шелла на устройстве. Понадобилось бы только заманить жертву на определённый вредоносный сайт.

Помимо этого, Кама и Чжу получили $60 000 за взлом устройства Amazon Echo. Ещё $15 000 — за компрометацию Samsung Q60 TV.

Не обошлось и без эксплойтов для смартфонов. Команда Fluoroacetate положила себе в карман $20 000 за уязвимость в Xiaomi Mi9. Согласно описанному исследователями сценарию, заманив пользователя на определённый ресурс, можно извлечь фотографии с этого смартфона.

Ещё $30 000 Чжу и Кама получили за атаку, в ходе которой удалось украсть картинку с Samsung Galaxy S10. Для этого эксперты задействовали NFC.

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