Периферийные устройства ставят под угрозу компьютеры на Windows и Linux

Периферийные устройства ставят под угрозу компьютеры на Windows и Linux

Периферийные устройства ставят под угрозу компьютеры на Windows и Linux

Периферийные устройства с неподписанной прошивкой ставят под угрозу атак компьютеры на Windows и Linux. Об этом сообщила команда исследователей из Eclypsium.

Как выяснили эксперты, многие производители таких устройств не предусмотрели специальные меры, защищающие от установки прошивки из ненадёжного источника.

Потенциальный атакующий может использовать отсутствие проверки легитимности прошивки, чтобы установить свою вредоносную версию и инсталлировать трудноудаляемые бэкдоры в системы Windows и Linux.

«Многие периферийные устройства не проверяют подпись прошивки перед выполнением кода. Другими словами, пользователю не дают никаких гарантий относительно валидности прошивки», — пишут специалисты компании Eclypsium.

«Таким образом, мы просто не можем доверять периферийным устройствам, поскольку злоумышленник в состоянии внедрить вредоносный или уязвимый образ, а компоненты примут его как доверенный».

К слову подобные атаки существуют не только в теории — например, киберпреступная группа Equation Group (которую связывают с АНБ США) использовала такую технику для компрометации прошивки на жёстких дисках.

В результате вектор атаки могут создать ваши тачпады, камеры, Wi-Fi-адаптеры и USB-хабы. Эксперты даже опубликовали видеоролик, в котором объясняется принцип подобной атаки.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru