Лишь 12% российских автолюбителей боятся взлома машины

Лишь 12% российских автолюбителей боятся взлома машины

Лишь 12% российских автолюбителей боятся взлома машины

Аналитики «Лаборатории Касперского» провели опрос среди российских автомобилистов, пытаясь выяснить, боятся ли они взлома своих машин. В результате выяснилось, что лишь 12% респондентов опасаются проникновения киберпреступников в системы автомобиля.

Гораздо больше владельцы транспортных средств боятся аварий (74%), непредвиденных поломок машин (65%), физического вреда, причинённого другим автомобилем, человеком или природной стихией (52% и 26%), а также угона (46%).

Тем не менее действия киберпреступников могут создать серьёзные проблемы автолюбителям. Не стоит забывать об утечках: например, в 2021 года данные 1,3 млн российских владельцев автомобилей Hyundai слили в даркнет. А чуть раньше приложение для автомобилей Mercedes-Benz раскрыло сведения пользователей.

Ещё в 2018 году специалисты Kaspersky предупреждали об опасности взлома современных машин. А с такими уязвимостями, как нашли в Tesla Model Y, у злоумышленников открывается целый спектр действий.

Результаты нового опроса «Лаборатории Касперского» хорошо представлены на инфографике ниже:

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