Автомобили Kia можно было контролировать удалённо из-за набора уязвимостей

Автомобили Kia можно было контролировать удалённо из-за набора уязвимостей

Автомобили Kia можно было контролировать удалённо из-за набора уязвимостей

Специалисты по кибербезопасности рассказали о нескольких уязвимостях, затрагивающих автомобили южнокорейского производителя Kia и позволявших получить контроль над ключевой функциональностью. В настоящее время бреши устранены.

Как отметили исследователи Нико Ривера, Сэм Карри, Джастин Райнхарт и Ян Кэрролл:

«Вектор позволял провести атаку удалённо всего за 30 секунд, причём независимо от того, была ли активна подписка на Kia Connect или нет».

Проблема затрагивала практически все машины, выпушенные после 2013 года. В процессе эксплуатации злоумышленники могли добраться и до конфиденциальной информации пользователя: имени, телефонного номера, электронной почты и физического адреса.

Фактически с помощью выявленных уязвимостей посторонний мог добавить себя в качестве второго «скрытого» пользователя автомобиля без ведома владельца.

Корень проблемы крылся в инфраструктуре дилерского центра Kia — «kiaconnect.kdealer[.]com», который используется для активации машин. Через HTTP-запрос можно было зарегистрировать фейковый аккаунт и сгенерировать токены доступа.

Работу демонстрационного эксплойта специалисты показали в выложенном на YouTube видео:

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru