Российские айтишники участвовали в разработке сети для британских подлодок

Российские айтишники участвовали в разработке сети для британских подлодок

Российские айтишники участвовали в разработке сети для британских подлодок

Британское Министерство обороны установило, что консалтер WM Reply, внешний подрядчик компании Rolls-Royce, привлекал для создания внутренней кадровой сети программистов из России и Белоруссии.

Как выяснила газета The Telegraph, система, которую разрабатывает WM Reply, должна содержать личные данные как членов экипажей британских атомных подлодок, так и тех, кто их обслуживает из числа гражданского персонала.

Факт участия разработчиков из Белоруссии был обнаружен летом 2020 г., и внутри WM Reply росли опасения. В ноябре 2020 г. прошло совещание, по результатам которого руководство компании из опасений, что Rolls-Royce закроет проект не стало уведомлять заказчика.

Однако весной 2021 г. Rolls-Royce начала собственное расследование. Годом позже информация дошла и до Министерства обороны.

Бывший министр обороны Бен Уоллес в комментарии для The Telegraph назвал данный факт не иначе как «подрывом нашей обороноспособности». Однако он обратил внимание на то, что это не первый прецедент вмешательства компаний не только России, но и Китая в цепочки поставок для британской оборонной промышленности.

Старший научный сотрудник аналитического центра Chatham House Марион Мессмер в комментарии для The Telegraph назвала ключевым риском попадание в чужие руки информации о нахождении подводных лодок, в том числе носителей ядерного оружия Trident:

«Самое замечательное в подводных лодках заключается в том, что их очень трудно обнаружить. Если у кого-то был доступ к системе слежения, которая показывает, где находятся подводные лодки в любое время, это дало бы им огромное стратегическое преимущество: планируя атаку на Великобританию, они могли бы сначала нацелиться на атомные подводные лодки и отключить ракеты Trident».

Однако военный эксперт, основатель портала Military Russia Дмитрий Корнев в комментарии для радиостанции Businness FM назвал риски для британского флота преувеличенными:

«Через российские официальные структуры разработка программного обеспечения такого уровня вряд ли ведется. Ну, просто это настолько невероятно, что практически на уровне случайности, не знаю, как попадание пули в метеорит, находящийся на расстоянии нескольких миллионов километров от Земли. То есть практически невероятно. Но, конечно, российские программисты много где работают, но вряд ли это какая-то спецоперация наших спецслужб. Это просто крайне маловероятно. Это раз. Но один момент, конечно, надо отметить, что вполне может быть, что военно-морской флот Великобритании использует программное обеспечение, которое не до конца проверено, не прошло все сертификации, какие нужно. То есть, собственно, любой системный администратор может использовать какую-то утилиту, которая ему понравилась, но которая не прошла соответствующие проверки, сертификацию и так далее. Но на Западе жестко все с сертификацией, с проверкой программного обеспечения, потому что во всех сферах, где используется программное обеспечение, которое не связано с развлечениями, а связано с обороной, с банками, с финансами, с управлением государством или функциями какими-то государственными, действует система стандартов, через которую пробиться абсолютно неизвестному программному обеспечению практически невозможно».

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru