Баг в софте для стиральных машин позволяет бесплатно постирать в прачечной

Баг в софте для стиральных машин позволяет бесплатно постирать в прачечной

Баг в софте для стиральных машин позволяет бесплатно постирать в прачечной

Уязвимость в системе безопасности стиральных машин CSC ServiceWorks обнаружили два студента из университета Калифорнии. Баг позволяет проводить неограниченное количество бесплатных циклов стирки.

Студенты Александр Шербрук и Яков Тараненко рассказали, что с помощью этой уязвимости любой может посылать удалённые команды стиральным машинам.

Этот баг кроется в API, которое использует мобильное приложение CSC Go. Софт можно обманом заставить принимать команды, поскольку «проверки безопасности выполняются приложением на устройстве пользователя и автоматически доверяются серверам CSC».

Шербрук обнаружил уязвимость, когда ему удалось подсунуть скрипт с инструкциями для машины по запуску цикла. На тот момент на его счету было 0 долларов. Студенты удивились, когда машина загорелась, ожидая нажатия на кнопку «старт» для запуска стирки.

Затем молодые хакеры пополнили свои счета в прачечной на несколько миллионов долларов, а приложение это допустило.

В январе этого года Шербрук и Тараненко связались с компанией CSC ServiceWorks и сообщили об уязвимости через контактную форму на веб-сайте, но не получили ответа. Дозвониться до представителей им также не удалось. Студенты обратились за помощью в Координационный центр CERT Университета Карнеги-Меллона, чтобы связаться с поставщиком, но тот «даже не зашел на портал CERT, чтобы просмотреть сообщение».

Спустя три месяца (обычно столько исследователи предоставляют поставщикам на исправление уязвимостей) студенты сообщили миру о своей находке. Компания CSC удалила баланс их многомиллионного счета, но баг до сих пор не устранила.

20 мая Шербрук и Тараненко опубликовали в блоге Slug Security пост с техническими подробностями своего открытия.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru