Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

В модуле управления стационарными металлодетекторами Garrett выявлены уязвимости, грозящие взломом и изменением настроек. Пропатченные варианты прошивок iC Module CMA уже доступны, пользователям рекомендуется их установить.

Техасская компания Garrett Electronics ведет деловые операции более чем в 100 странах. Ее арочные металлодетекторы установлены на стадионах, в аэропортах, школах, больницах и правительственных учреждениях.

Модуль iC, предназначенный для использования с металлоискателями PD 6500i и MZ 6100, предоставляет сетевой доступ к таким устройствам, позволяя осуществлять управление, мониторинг в реальном времени и диагностику с удаленного рабочего места (ноутбука или ПК). Все изменения настроек, история проходов посетителей, сигналы неисправности при этом записываются в память девайса.

Множественные уязвимости в iC Module CMA версии 5 обнаружили исследователи из Cisco Talos; три проблемы признаны критическими. Вендор получил соответствующее уведомление в августе и выпустил патчи 13 декабря.

«Возможность манипулирования модулем позволяет удаленно отслеживать статистику по металлодетекторам, такую как количество проходов и сигналов тревоги, — пишут эксперты в блоге. — Можно также изменить настройки — например, уровень чувствительности детектора, повысив риски для пользователей, полагающихся на эти средства безопасности».

Список выявленных уязвимостей:

  • CVE-2021-21901, CVE-2021-21903, CVE-2021-21905, CVE-2021-21906 (9,8 и 8,2 балла CVSS) — переполнение буфера в стеке; позволяет без аутентификации выполнить вредоносный код путем отправки на устройство особого пакета;
  • CVE-2021-21904, CVE-2021-21907, CVE-2021-21908, CVE-2021-21909 (9,1; 4,9; 6,0 балла) — выход за пределы рабочего каталога; позволяет при минимальном наборе прав просматривать, перезаписывать и удалять файлы на устройстве;
  • CVE-2021-21902 (7,5 балла) — состояние гонки в ходе аутентификации утилиты командной строки; позволяет угнать сессию пользователя.

Эксплойт во всех случаях требует доступа к сети, используемой уязвимым устройством, так что массовые атаки, по мнению экспертов, маловероятны. Пробный поиск доступных из интернета устройств Garrett результатов не дал.

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru