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.

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