Части машин Tesla на eBay содержат конфиденциальные данные пользователей

Части машин Tesla на eBay содержат конфиденциальные данные пользователей

Части машин Tesla на eBay содержат конфиденциальные данные пользователей

Автомобильная информационно-развлекательная система Tesla славится своими широкими возможностями: показ Netflix, видеороликов с YouTube, запуск Spotify и подключение к Сети по Wi-Fi. Однако эта же система хранит телефонные номера знакомых и друзей пользователя, а также другую конфиденциальную информацию.

Исследователь под псевдонимом greentheonly обратил внимание на опасность хранения личных данных в старых компонентах автомобилей Tesla, продаваемых на eBay.

По словам greentheonly, он получил доступ к 13 Tesla MCU (устройства управления медиа), которые в ходе замены и восстановления отдельных компонентов были извлечены из машин.

Каждое из этих устройств содержало конфиденциальную информацию конкретного человека, хотя по факту уже ему не принадлежало. Среди хранящихся данных можно отметить: списки контактов подключённых смартфонов, истории звонков, события в календаре, пароли от Spotify и W-Fi (хранятся в виде простого текста), местоположение дома и работы, а также cookies от сервисов Netflix, YouTube и Gmail.

Все 13 устройств показали, что последним местом их пребывания был сервисный центр Tesla. Другими словами, их изъял сотрудник корпорации, наделённый соответствующими полномочиями.

12 Tesla MCU исследователь приобрёл на eBay, ещё одно устройство досталось ему от друга.

Так или иначе, это очередное напоминание пользователям — сбрасывать софт к заводским настройкам. В противном случае ваши данные могут оказаться в руках третьих лиц, которые просто приобретут их бонусом на eBay.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru