Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

В некоторых моделях дронов DJI найдены серьёзные уязвимости, позволяющие модифицировать критические идентификационные данные (например, серийный номер), а также обойти защитные механизмы и выдать геолокацию оператора.

В отдельных случаях эксплуатация выявленных уязвимостей может позволить злоумышленнику удалённо приземлить устройство. Информацию о проблемах представили специалисты Рурского университета на симпозиуме Network and Distributed System Security.

Исследователи проинформировали представителей DJI о 16 уязвимостях. В настоящее время вендор уже устранил баги.

В ходе анализа специалисты проверяли разные категории дронов: маленькие модели DJI Mini 2, среднего размера Air 2 и крупные Mavic 2. Позже добавился и Mavic 3.

 

Исследователи «скормили» прошивке дронов огромное количество случайных входных данных и проверили, какие модели не смогут переварить это и позволят изменить важные данные вроде серийного номера. Другими словами, эксперты использовали фаззинг.

«После подключения дрона к ноутбуку мы первым делом выяснили, как можно взаимодействовать с устройствами и какие интерфейсы для этого доступны. Оказалось, что большая часть взаимодействия происходит через протокол DUML, отправляющий команды дрону в виде пакетов», — объясняют специалисты.

Фаззер позволил специалистам сгенерировать пакеты данных DUML, отправить их дрону и оценить, какой ввод привёл к сбою в работе софтовой составляющей устройства.

«Тем не менее не все уязвимости приводили к сбою. Отдельные бреши приводили к изменениям данных вроде серийного номера», — пишут исследователи.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru