Опасная уязвимость затрагивает миллионы устройств в критических секторах

Опасная уязвимость затрагивает миллионы устройств в критических секторах

Опасная уязвимость затрагивает миллионы устройств в критических секторах

Серьёзная уязвимость затрагивает компоненты, используемые в миллионах подключённых устройств в автомобилестроительном, энергетическом, телекоммуникационном секторах, а также в сфере здравоохранения.

В результате атакующие с помощью этой бреши могут взломать уязвимые устройства и получить доступ к внутренней сети. В некоторых случаях такие атаки можно совершить удалённо — через 3G.

Исследователи выявили уязвимость в модуле Cinterion EHS8 M2M от Thales, однако сам вендор сообщил, что проблема безопасности присутствует и в BGS5, EHS5/6/8, PDS5/6/8, ELS61, ELS81, PLS62.

Стоит отметить, что более 30 тысяч компаний используют устройства Thales. Вендор подключает более трёх миллиардов девайсов каждый год.

Cinterion EHS8, а также компоненты из той же линейки продуктов обеспечивают вычислительную мощность и безопасное M2M-соединение через связь 2G, 3G, 4G. Они хранят и запускают код Java, с помощью которого обрабатываются конфиденциальные данные — логины и пароли от различных сетевых служб.

Команда IBM X-Force Red обнаружила способ обойти защитные меры, обеспечивающие сохранность файлов и операционного кода в EHS8. Успешная эксплуатация уязвимости позволит атакующему прочитать запущенный в системе Java-код, что приведёт к раскрытию важной информации.

 

«Злоумышленники могут скомпрометировать миллионы устройств и получить доступ к сетям и VPN. Эта дыра открывает дверь для очень опасных атак, в ходе которых преступники могут повлиять на медицинские устройства, отслеживающие состояние пациента», — объясняют специалисты.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru