53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

Прошлый год показал, что многие операторы программ-вымогателей считают своей основной целью медицинские учреждения и сферу здравоохранения. Ранее невиданный объём кибератак на медучреждения заставил экспертов уделить больше внимания изучению критических уязвимостей в больничном оборудовании.

Изучением проблемы занялись специалисты компании Cynerio, отметившие, что на сегодняшний день наблюдается недооценка рисков, связанных с «умными» устройствами, работающими в медицинских учреждениях.

Согласно отчёту Cynerio, 53% больничных IoT-устройств содержат известные критические уязвимости. Более того, треть прикроватных девайсов, от которых пациенты зависят больше всего, также подвержены критическим проблемам в безопасности.

Если злоумышленники будут атаковать такие устройства, уязвимости помогут им вызвать сбой в работе оборудования, скомпрометировать конфиденциальные данные и даже стать угрозой для здоровья и жизни пациентов.

Инфузионные насосы, одни из самых распространённых устройств сферы здравоохранения, создают львиную долю риска. У 73% таких девайсов имеются проблемы, связанные с багами и уязвимостями.

Команда Cynerio также подчеркнула, что серьёзной угрозой является использование устаревших версий операционной системы Windows, которые на текущий момент обслуживают большинство устройств в медицинских учреждениях.

Не стоит списывать со счетов и использование паролей по умолчанию. От этой практики срочно стоит отойти всем, кто работает с девайсами, установленными в больницах и госпиталях.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru