В каршеринговых приложениях найден ряд недостатков безопасности

В каршеринговых приложениях найден ряд недостатков безопасности

В каршеринговых приложениях найден ряд недостатков безопасности

Исследователи «Лаборатории Касперского» проверили безопасность 13 приложений для каршеринга, разработанных различными производителями со всего мира. В результате эксперты обнаружили, что все протестированные сервисы содержат ряд потенциальных киберугроз.

Получив несанкционированный доступ к аккаунту, злоумышленники могут ездить на автомобиле за чужой счёт, угонять транспортное средство, разбирать его на запчасти или отслеживать передвижения пользователя. Вероятен даже такой сценарий, при котором украденные персональные данные могут распространяться на чёрном рынке.

По данным «Лаборатории Касперского», мошенники уже занимаются продажей аккаунтов каршеринговых служб. Спрос на подобный товар существует среди тех, кто не имеет водительского удостоверения или кому службы безопасности приложений отказали в регистрации.

Список потенциальных киберугроз, обнаруженных специалистами «Лаборатории Касперского», включает:

  • Отсутствие защиты от атак типа «человек посередине». В случае возникновения подобного киберинцидента пользователь считает, что он подключен к легитимному сервису, однако трафик фактически перенаправляется через сайт злоумышленников, позволяя им собирать любые личные данные, введённые жертвой (логин, пароль, PIN-код и так далее).
  • Отсутствие защиты от обратной разработки. В результате её проведения киберпреступники могут понять, как приложение работает, и найти уязвимость, которая позволит им получить доступ к серверной инфраструктуре.
  • Отсутствие методов, которые позволяют обнаружить предоставление устройством прав суперпользователя. Такие права открывают практически безграничные возможности перед злоумышленниками, получившими доступ к гаджету.
  • Отсутствие защиты от наложения приложений. Подобная уязвимость позволяет вредоносным приложениям отображать фишинговые окна и красть учётные данные пользователя.
  • Менее половины приложений требуют от пользователя введения надёжного пароля, что значит: в большинстве случаев киберпреступники могут атаковать жертву с помощью простого сценария подбора PIN-кода.

«В результате исследования мы пришли к выводу о том, что сегодня приложения для каршеринга в большинстве своём ещё не полностью готовы противостоять вредоносным программам. Пока мы не выявили случаев изощрённых кибератак на эти сервисы, ценность которых, однако, уже осознают киберпреступники. Существование соответствующих предложений на чёрном рынке демонстрирует, что у разработчиков не так много времени для устранения обнаруженных уязвимостей», – отметил Виктор Чебышев, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Исследователи «Лаборатории Касперского» советуют пользователям каршеринговых приложений придерживаться следующих правил:

  • не оставляйте в открытом доступе номер телефона и адрес электронной почты;
  • заведите для оплаты каршеринга отдельную банковскую карту и не храните на ней больше денег, чем на самом деле необходимо;
  • если каршеринговый сервис неожиданно присылает SMS-сообщение с PIN-кодом от аккаунта, сообщите об этом в службу безопасности и отвяжите от этого аккаунта банковскую карту;
  • вовремя обновляйте операционную систему устройств;
  • установите проверенное защитное решение на устройство.

«Лаборатория Касперского» уведомила разработчиков приложений о выявленных уязвимостях.

В конце мая Solar Security обнаружила проблемы безопасности в приложениях каршеринга.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru