На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

В Остине, штат Техас, стартовал очередной традиционный Pwn2Own — состязание этичных хакеров, нацеленное на выявление уязвимостей в продуктах потребительского класса. Вчера, 2 ноября, конкурсанты в числе прочего продемонстрировали эксплойты для принтеров Canon ImageCLASS и HP Color LaserJet Pro MFP M283fdw, суммарно заработав $60 тысяч.

Организаторы Pwn2Own получили на этот раз очень много заявок — 58 от 22 различных участников. Конкурс, на который обычно отводится три дня, даже пришлось продлить — он завершится 5 ноября.

Принтеры включены в меню Pwn2Own впервые за всю историю этих мероприятий. В первый день успешный взлом таких устройств продемонстрировали представители ИБ-компании Synacktiv и команда Devcore с Тайваня.

За атаку на принтер можно было получить до $20 тыс., и оба участника заслужили эту награду, выявив ошибки переполнения буфера (Devcore — даже дважды). Эксплойты для принтеров в дальнейшем покажут и другие конкурсанты, в том числе для продукта от Lexmark.

В первый день состязаний пали также умная колонка Sonos One (Devcore, RCE), три разных NAS-накопителя Western Digital, роутеры Cisco RV340, TP-Link AC1750 и NETGEAR R6700v3. Взломать смартфон Samsung Galaxy S21 в положенный срок не удалось.

Суммарно из призового фонда Pwn2Own было выдано более $400 тысяч. Если так пойдет, за четыре дня хакеры дружными усилиями заработают больше, чем весной ($1,21 млн), а возможно, даже переплюнут участников недавнего Tianfu Cup ($1,9 млн).

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru