Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

С 2021 года специализированные аналитические отчёты «Лаборатории Касперского» о киберугрозах для автомобильной отрасли становятся доступны широкому кругу заказчиков. В рамках данного сервиса компании могут получить информацию о специфических для индустрии угрозах, о том, какие данные могут быть использованы злоумышленниками для разработки атак на электронные системы автомобиля, оперативные уведомления о новых угрозах, а также рекомендации по противодействию им.

Сегодня информационной безопасности автомобилей уделяется всё больше внимания, поскольку злоумышленники постоянно изобретают новые техники. Кроме того, в отрасли появляются новые законодательные требования.

С помощью сервиса информирования о киберугрозах производители и поставщики автомобилей смогут узнавать о существующих проблемах безопасности, которые могут влиять на индустрию, и своевременно принимать необходимые меры. Каждый отчёт включает в себя не только обзор и анализ тенденций, но также информацию об угрозах и уязвимостях, характерных для автомобилей и связанной с ними инфраструктуры. Рассматриваются обнародованные инциденты, публикации независимых исследователей, отчёты крупных компаний индустрии, выступления с профильных конференций, обсуждения на специализированных форумах и закрытых площадках даркнета, а также инструменты с открытым кодом, реализующие потенциальные векторы атак на электронные системы автомобиля и его внешнюю инфраструктуру.

Если при подготовке отчёта эксперты обнаруживают угрозу, которая требует немедленного реагирования, клиенты получают срочное уведомление.

«В современных автомобилях используется всё больше технологий, поэтому представителям транспортной отрасли нужно не только соблюдать законодательные требования, но также быть в курсе возможных киберрисков — от уязвимостей в электронных блоках управления до атак на компоненты V2X-систем, предназначенных для обмена данными между автомобилем и другими объектами дорожной инфраструктуры. Наши отчёты помогают организациям решать эти задачи, – комментирует Сергей Зорин, глава департамента транспортных систем в «Лаборатории Касперского». – Они позволяют не только узнавать о новейших киберугрозах, но и понимать, какой вред они могут нанести. Мы продолжаем совершенствовать эту услугу, чтобы у участников автомобильного рынка было достаточно времени снизить потенциальные риски, которые могут отразиться на клиентах или работе компании».

Больше узнать об аналитических отчётах о киберугрозах для автомобилей можно по ссылке: https://www.kaspersky.ru/enterprise-security/transportation-security.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru