Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Команда экспертов разработала систему для поиска спрятанных IoT-устройств в незнакомых местах. Получившая имя Lumos система может работать на смартфонах или ноутбуках, поэтому пригодится, например, постояльцам гостиниц.

Пользователи, которых волнует вопрос конфиденциальности, не могли не отметить рост числа скандалов, связанных с использованием скрытых камер в отелях. Именно такие девайсы, по замыслу создателей Lumos, должна искать их система.

«Lumos визуализирует присутствие скрытых “умных“ устройств с помощью дополненной реальности», — объясняют эксперты.

Если говорить подробнее, новая система работает по принципу сниффера, собирая зашифрованные пакеты, отправленные по беспроводным каналам. Копаясь в этих пакетах, Lumos вычисляет спрятанные от глаз постояльца устройства.

Помимо этого, разработка задействует измерения силы сигнала, доступные в 802.11-пакетах и визуально предоставляет пользователю информацию о предполагаемом местонахождении скрытых IoT-устройств.

 

В системе iOS Lumos использует специальный API для разработчиков — ARKit. Он позволяет задействовать сенсоры, а также графический и центральный процессоры для дополненной реальности.

 

По словам создателей системы, она может вычислять девайсы разных брендов и моделей, для чего ей достаточно всего раз «познакомиться» с устройством.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru