В Bluetooth-чипе ESP32 нашли бэкдор, в зоне риска миллиард устройств

В Bluetooth-чипе ESP32 нашли бэкдор, в зоне риска миллиард устройств

В Bluetooth-чипе ESP32 нашли бэкдор, в зоне риска миллиард устройств

Специалисты компании Tarlogic Security обнаружили недокументированные команды в микрочипе ESP32, который используется более чем в миллиарде «умных» устройств по всему миру.

ESP32 разрабатывается китайской компаний Espressif и широко применяется в IoT-устройствах для обеспечения связи по Wi-Fi и Bluetooth.

Исследователи выявили в общей сложности 29 скрытых команд в прошивке микрочипа, с помощью которых можно манипулировать памятью устройства (чтение и запись в RAM и флеш-память), подделывать MAC-адреса и внедрять вредоносные пакеты данных.

Эксплуатация этого «бэкдора» (CVE-2025-27840) позволяет злоумышленникам получить полный контроль над устройствами незаметно для пользователей, а также обходить системы аудита кода и осуществлять атаки на другие подключённые устройства в сети, включая мобильные телефоны, компьютеры, умные замки и медицинское оборудование.

Для детектирования этих скрытых команд исследователи разработали специальный драйвер, позволяющий напрямую взаимодействовать с аппаратным обеспечением вне зависимости от операционной системы.

Этот инструмент значительно упростил обнаружение уязвимостей и потенциального веткора атаки.

Обычно использование скрытых команд требует физического доступа к устройству, однако исследователи предупреждают о возможных сценариях удалённой эксплуатации через вредоносные прошивки или скомпрометированные обновления.

Компания Espressif пока публично не прокомментировала наличие скрытых команд в своих устройствах.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru