Названы самые атакуемые IoT-устройства

Названы самые атакуемые IoT-устройства

Названы самые атакуемые IoT-устройства

Подключенные к Сети камеры наблюдения составляют почти половину скомпрометированных киберпреступниками IoT-устройств, заявили в компании SAM Seamless Network, занимающейся кибербезопасностью.

По словам исследователей, 47% уязвимых устройств, установленных в домашних сетях, составляют камеры наблюдения. Соответственно, именно камеры наиболее привлекательны для киберпреступников.

Большинство подобных кибератак способны обойти защиту дешевых моделей IP-камер. При этом злоумышленникам играет на руку тот факт, что зачастую бюджетные модели камер имеют одни и те же уязвимости.

Таким образом, найдя проблему безопасности в одной из моделей камер бюджетного сегмента, киберпреступники могут разработать вектор для атаки схожих моделей этих устройств.

«Самые серьезные подобные атаки были нацелены на IP-камеры. Похоже на то, что люди просто выбирают бюджетные модели этих устройств, которые, само собой, защищены хуже, чем более дорогой сегмент», — говорят исследователи SAM Seamless Network.

Умные контроллеры и сетевые хранилища чуть уступают камерам по количеству уязвимостей, однако прочно занимают второе (15%) и третье (12%) место по популярности взлома соответственно.

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