Свыше 4000 приёмников спутниковых сигналов уязвимы к атакам через интернет

Свыше 4000 приёмников спутниковых сигналов уязвимы к атакам через интернет

Свыше 4000 приёмников спутниковых сигналов уязвимы к атакам через интернет

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли в интернете более 4 тыс. уязвимых устройств с приемниками для спутниковых навигационных систем (ГНСС). Атака в таких случаях может причинить большой ущерб и даже поставить под угрозу жизни людей.

Приемниками ГНСС оснащены наземные станции мониторинга, которые отслеживают спутники и собирают данные, а также потребительские устройства (мобильные телефоны, транспортные средства), использующие сигналы со спутников для определения времени и местоположения.

В июле этого года исследователи из Kaspersky обнаружили 3937 подключенных к интернету ГНСС-приемников 70 разных вендоров. В основном ими пользовались телеоператоры, облачные провайдеры и энергетические компании, в том числе в России.

 

«Большинство устройств, которые мы проанализировали, работали под управлением различных систем с открытым исходным кодом и проприетарных систем на базе Linux, а также на Windows, — отметила ведущий эксперт Kaspersky GReAT Татьяна Шишкова. — Поскольку на них установлены разные версии операционных систем, это делает поверхность атаки очень широкой. Мы рекомендуем ограничить доступ к приёмникам из внешних сетей, а также использовать надёжные механизмы аутентификации».

Из уязвимостей в доступных из интернета ГНСС-устройствах чаще всего встречались возможность DoS (отказа в обслуживании) и угроза раскрытия информации. Были также обнаружены проблемы других классов — RCE, повышение привилегий.

В этом месяце исследователи повторили поиск; оказалось, что число уязвимых экземпляров возросло до 4183. Географическое распределение потенциальных мишеней несколько изменилось — в частности, из списка Топ-10 исчезла Россия.

 

Взлом ГНСС-оборудования может обернуться для бизнес-структуры сбоями в работе, финансовыми потерями, утечкой конфиденциальных данных. Выход из строя полагающихся на ГЛОНАСС, GPS, Galileo и проч. беспилотников, систем морской навигации или управления воздушным транспортом грозит более серьезными последствиями.

Как показывает практика, риски атак на ГНСС вполне реальны. Так, в прошлом году хактивисты SiegedSec получили доступ к спутниковым приемникам в Колумбии, США и Румынии, а их коллеги по цеху GhostSec провели аналогичную кампанию в глобальном масштабе, в том числе в Израиле и России. К счастью, катастрофических последствий эти нападения не имели.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru