В Узбекистане «утекла» система слежки за автомобилями по всей стране

В Узбекистане «утекла» система слежки за автомобилями по всей стране

В Узбекистане «утекла» система слежки за автомобилями по всей стране

В Узбекистане в открытый доступ попала национальная система видеонаблюдения за дорожным движением — та самая, которая в реальном времени распознаёт номера автомобилей, фиксирует нарушения и отслеживает перемещения водителей по всей стране.

На проблему обратил внимание исследователь в области ИБ Анураг Сен. Он обнаружил, что база данных системы распознавания номеров была доступна напрямую из интернета — без пароля и какой-либо аутентификации.

Любой желающий мог получить доступ к миллионам фотографий, видеозаписей и данным о передвижении автомобилей.

Система объединяет около сотни комплексов высокочётких дорожных камер, установленных в крупных городах и на ключевых транспортных маршрутах. Камеры фиксируют проезд на красный свет, непристёгнутые ремни, движение без фар в тёмное время суток и другие нарушения. Съёмка ведётся в 4K, а в базу попадают не только номера, но и изображения водителей и пассажиров.

Журналисты TechCrunch, изучившие содержимое утёкшей базы, смогли восстановить маршруты конкретных автомобилей за месяцы. Например, один из водителей регулярно перемещался между Чирчиком, Ташкентом и посёлком Эшонгузар — иногда по нескольку раз в неделю. Всё это — просто потому, что система оказалась открыта.

По косвенным данным, база была развёрнута в сентябре 2024 года, а активный мониторинг движения начался в середине 2025-го. Сколько времени доступ оставался открытым — неизвестно.

Внутри системы содержатся точные GPS-координаты всех камер. Судя по этим данным, комплексы распознавания номеров установлены в Ташкенте, Намангане, Джизаке, Карши, а также на загруженных трассах и даже в сельской местности — в том числе рядом с участками узбекско-таджикской границы, которые ранее были спорными.

Часть камер можно увидеть даже в Google Street View.

 

Система позиционируется как «интеллектуальное управление дорожным движением» и разработана компанией Maxvision из Шэньчжэня. Компания специализируется на подключённых к Сети камерах, пограничных и надзорных решениях и поставляет свои технологии в десятки стран.

В рекламных материалах Maxvision утверждает, что камеры фиксируют «весь процесс нарушения» и отображают данные в реальном времени.

Эксплуатирует систему Департамент общественной безопасности МВД Узбекистана. Ни ведомство в Ташкенте, ни представители Узбекистана в США и ООН на запросы журналистов не ответили. Национальный CERT (UZCERT) ограничился автоматическим подтверждением получения уведомления.

 

На момент публикации система по-прежнему оставалась доступной из Сети.

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru