Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

Уязвимости дронов DJI позволяют вычислить геолокацию оператора

В некоторых моделях дронов DJI найдены серьёзные уязвимости, позволяющие модифицировать критические идентификационные данные (например, серийный номер), а также обойти защитные механизмы и выдать геолокацию оператора.

В отдельных случаях эксплуатация выявленных уязвимостей может позволить злоумышленнику удалённо приземлить устройство. Информацию о проблемах представили специалисты Рурского университета на симпозиуме Network and Distributed System Security.

Исследователи проинформировали представителей DJI о 16 уязвимостях. В настоящее время вендор уже устранил баги.

В ходе анализа специалисты проверяли разные категории дронов: маленькие модели DJI Mini 2, среднего размера Air 2 и крупные Mavic 2. Позже добавился и Mavic 3.

 

Исследователи «скормили» прошивке дронов огромное количество случайных входных данных и проверили, какие модели не смогут переварить это и позволят изменить важные данные вроде серийного номера. Другими словами, эксперты использовали фаззинг.

«После подключения дрона к ноутбуку мы первым делом выяснили, как можно взаимодействовать с устройствами и какие интерфейсы для этого доступны. Оказалось, что большая часть взаимодействия происходит через протокол DUML, отправляющий команды дрону в виде пакетов», — объясняют специалисты.

Фаззер позволил специалистам сгенерировать пакеты данных DUML, отправить их дрону и оценить, какой ввод привёл к сбою в работе софтовой составляющей устройства.

«Тем не менее не все уязвимости приводили к сбою. Отдельные бреши приводили к изменениям данных вроде серийного номера», — пишут исследователи.

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

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Команда Microsoft AI Red Team (AIRT) подытожила свой опыт тестирования 100 продуктов, созданных в компании на основе генеративного ИИ, и пришла к выводу, что обеспечение безопасности таких систем — нескончаемый процесс.

Из-за фундаментальных ограничений ИИ-моделей угрозы вроде инъекции стимула и джейлбрейка в этой сфере неистребимы.

Однако такие атаки можно сделать более затратными — как и в случае с другими ИТ-рисками, которые удается снизить, применяя, к примеру, тактику эшелонированной защиты (defense-in-depth) или следуя принципам конструктивной безопасности (security-by-design).

Делясь опытом, в Red Team также отметили (PDF), что для выстраивания защиты ИИ-системы важно понимать ее возможности и учитывать сферу применения. Так, большие языковые модели (БЯМ, LLM) склонны слепо следовать инструкциям пользователя, и их легко обмануть, спрятав вредоносный контент в большом объеме безобидного текста при вводе.

Также атака на ИИ-помощника по литературному творчеству вряд ли приведет к серьезным последствиям, а в случае с LLM, предназначенной для анализа историй болезни, может нанести вред здоровью пациентов и поставить крест на репутации медучреждения.

Чтобы заставить LLM выдать вредный совет, необязательно проводить градиентные состязательные атаки. Тот же эффект можно получить более дешевым способом, манипулируя интерфейсом либо введя в заблуждение модель языка и технического зрения.

 

Еще одно важное наблюдение, которым поделились специалисты: использование ИИ увеличивает существующие риски и создает новые.

Напомним, вопросы использования ИИ недавно обсуждались в ходе Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова. Участники пленарной дискуссии сошлись во мнении, что внедрение ИИ-технологий тормозят проблемы доверия и безопасности таких сервисов.

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