Атака Rolling-PWN позволяет удалённо разблокировать автомобили Honda

Атака Rolling-PWN позволяет удалённо разблокировать автомобили Honda

Атака Rolling-PWN позволяет удалённо разблокировать автомобили Honda

Команда специалистов в области кибербезопасности нашла уязвимость в нескольких современных моделях автомобилей Honda. Как отметили исследователи, выявленная брешь позволяет удалённо разблокировать машины и даже запустить двигатель.

Этот вектор атаки назвали Rolling-PWN; он подразумевает, что злоумышленник перехватит команды от брелока к машине и с их помощью разблокирует или запустит двигатель автомобиля.

По словам специалистов, им удалось протестировать вектор на моделях Honda 2021-2022 годов, включая популярные:

  • Honda Civic 2012
  • Honda X-RV 2018
  • Honda C-RV 2020
  • Honda Accord 2020
  • Honda Odyssey 2020
  • Honda Inspire 2021
  • Honda Fit 2022
  • Honda Civic 2022
  • Honda VE-1 2022
  • Honda Breeze 2022

Система разблокировки машин без ключей полагается на технологию «скользящего кода» и генератор псевдослучайных чисел. Это обеспечивает использование уникальных строк при каждом нажатии кнопки брелока. «Скользящий код» был создан в ответ на уязвимости в статичной реализации, когда условный злоумышленник проводит атаку вида «Человек посередине».

Однако проблема в автомобилях Honda, на которую указали эксперты Уисли Ли и Kevin2600, приводит к тому, что счётчик повторно синхронизируется при получении команд блокировки и разблокировки. То есть машина принимает коды предыдущего сеанса, которые уже должны быть недействительными.

Если у атакующего будет программно определяемая радиосистема, он сможет «поймать» последовательность кодов и позже воспроизвести их для разблокировки автомобиля и запуска двигателя.

Проблему Rolling-PWN специалисты описали в нескольких видео (MP4). Соответствующая уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2021-46145.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru