В IoT-протоколе DDS, который использует НАСА, нашли дыры разных классов

В IoT-протоколе DDS, который использует НАСА, нашли дыры разных классов

В IoT-протоколе DDS, который использует НАСА, нашли дыры разных классов

По словам специалистов в области кибербезопасности, протокол Data Distribution Service (DDS) содержит ряд уязвимостей, эксплуатация которых может сыграть на руку злоумышленникам. Напомним, что этот IoT-протокол используют НАСА, Siemens и Volkswagen.

DDS разрабатывает организация Object Management Group (OMG), этот протокол является связующим ПО (middleware) и API-стандартом для обмена данными. DDS, как правило, рекомендуют использовать для корпоративных IoT-систем, имеющих критически важное значение.

DDS используется, например, в общественном транспорте, при управлении воздушным движением, в аэрокосмической сфере, медицинских устройствах, а также для военной промышленности (например, ракетные установки).

На сегодняшний день есть две имплементации протокола — с открытым и закрытым исходным кодом, включая ADLINK, Eclipse (CycloneDDS), eProsima (Fast DDS), OCI (OpenDDS), TwinOaks Computing (CoreDX DDS), Gurum Networks (GurumDDS) и RTI (Connext DDS).

Исследователи из Trend Micro, TXOne Networks и Alias Robotics изучили этот стандарт в вышеупомянутых формах и обнаружили в общей сложности более десяти уязвимостей. Подробности проблем в безопасности специалисты представили на конференции Black Hat Europe 2021.

Например, эксперты отметили некорректный способ обработки невалидной структуры, возможность переполнения буфера, сетевую амплификацию и тому подобное. Злоумышленники могут использовать эти баги для DoS-атак, выполнения вредоносного кода или получения конфиденциальной информации.

Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры (CISA) США выпустило уведомление, в котором организации предупреждаются об уязвимостях DDS. Согласно опубликованной информации, в настоящее время доступны патчи для CycloneDDS, FastDDS, OpenDDS, Connext DDS и CoreDX DDS.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru