Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Связка уязвимостей SweynTooth угрожает сотням Bluetooth-устройств

Исследователи в области кибербезопасности выявили множество уязвимостей в реализации технологии «Bluetooth с низким энергопотреблением» (BLE) в электронных схемах System-on-a-Chip (однокристальная система, SoC).

Данные бреши эксперты объединили под общим названием SweynTooth. Находящийся в зоне действия Bluetooth атакующий может привести к сбою в работе уязвимых устройств.

Работающие на SoC девайсы таких вендоров, как Texas Instruments, NXP, Cypress, Dialog Semiconductors, Microchip, STMicroelectronics и Telink Semiconductor затронуты SweynTooth. В результате злоумышленник может принудительно перезагрузить устройства или обойти безопасный метод создания пары BLE.

Проблемы безопасности обнаружили трое специалистов из Сингапурского университета технологии и дизайна. Из 15 вендоров девять уже пропатчили свои устройства. Однако шесть до сих пор уязвимы перед атаками.

По словам исследователей, под угрозой также умные часы Fitbit Inspire, продукты для умного дома от Eve Systems, August Smart Lock и трекер потерянных вещей CubiTag.

Хуже всего, что описанные уязвимости также затрагивают и оборудование, используемое в сфере здравоохранения. Сбои в таких устройствах могут вызвать осложнения у пациентов и даже привести к смерти.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru