ФБР советует выделить для IoT-устройств отдельную сеть Wi-Fi

ФБР советует выделить для IoT-устройств отдельную сеть Wi-Fi

ФБР советует выделить для IoT-устройств отдельную сеть Wi-Fi

ФБР дало несколько рекомендаций владельцам IoT-устройств относительно поддержания приемлемого уровня безопасности. По словам спецслужбы, следует изолировать подобные девайсы, подключив их к отдельной сети. Wi-Fi.

То есть ФБР предлагает выделить специальную сеть для IoT, а ваши основные девайсы (ноутбуки, десктопы и смартфоны) перевести на другую.

«Ваш холодильник и ноутбук не должны находиться в одной сети. Лучше подключайте устройства, содержащие конфиденциальные данные, отдельно от другой "умной" техники», — утверждают представители ФБР.

К слову, здесь спецслужба вторит экспертам в области кибербезопасности, которые уже давно выступают за разделение IoT-устройств и личных девайсов по отдельным сетям.

Причина здесь очевидна — если вы подключите умную технику отдельно, потенциальный «хакер» не сможет получить прямой доступ к устройствам, на которых хранятся важные данные. Злоумышленнику придётся приложить существенные усилия, чтобы перемещаться между сетями.

Тем не менее для неподготовленного пользователя распределение устройств по разным сетям может составить определённую проблему. Самое простое решение — купить два маршрутизатора.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru