Незащищённый сервер Nissan слил исходный код внутренних разработок

Незащищённый сервер Nissan слил исходный код внутренних разработок

Незащищённый сервер Nissan слил исходный код внутренних разработок

Исходный код мобильных приложений и внутренних инструментов североамериканского представительства компании Nissan оказались в открытом доступе. Проблема в том, что японский автопроизводитель некорректно настроил один из своих Git-серверов.

Как объяснил швейцарский специалист Тилли Коттманн, сотрудники Nissan умудрились оставить открытый Git-сервер, доступ к которому можно было получить с помощью стандартной связки «имя пользователя-пароль» — admin-admin.

Коттманн изучил содержимое репозитория и выяснил, что на незащищённом сервере хранился исходный код следующих разработок автопроизводителя:

  • Мобильных приложений Nissan.
  • Nissan ASIST, инструмента для диагностики (частично).
  • Систем Dealer Business Systems / Dealer Portal.
  • Внутренней библиотеки.
  • Служб Nissan/Infiniti NCAR/ICAR.
  • Инструментов для поиска и удержания клиентов.
  • Инструментов для изучения рынка.
  • Маркетинговых инструментов.
  • Многих других внутренних и бэкенд-инструментов.

 

После того как информация о незащищённом сервере попала в Сеть, неизвестные начали распространять внутренние данные Nissan через торрент-ссылки в Telegram-каналах и на хакерских форумах. Представители японского автопроизводителя уже подтвердили факт утечки и сообщили, что компания расследует инцидент.

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