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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru