Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

Забывающих о защите IoT-устройств компаний взламывают в два раза чаще

За год доля компаний, пострадавших от взлома через мобильные устройства, выросла с 33% до 39%. При этом, по данным Verizon, всё больше организаций стараются уделять защите мобильных и IoT-девайсов должное количество внимания.

Аналитики Verizon подготовили отчёт «Mobile Security Index», основанный на опросе 876 специалистов, ответственных за покупку, настройку и защиту мобильных устройств.

В документе отмечается, что организации, забывающие о защите умных и мобильных девайсов, в два раза больше рискуют стать жертвой компрометации своих систем.

66% компаний, пострадавших от этого вектора атаки, заявили, что последствия были довольно серьёзными. В 55% случаев организации ещё долго оправлялись от таких атак.

На рисунке выше можно увидеть процентное соотношение последствий, вызванных взломом по вине мобильных устройств. На первом месте, как видите, оказались «простой и сбои в работе» — 59%.

Второе место досталось «потере данных» (56%), далее идёт «компрометация других устройств» (46%), «ущерб репутации» (37%), «штрафы» (29%) и замыкает шестёрку «потеря бизнеса» — 19%.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru