Windows Embedded Automotive 7: операционная система для автомобилей
От
vit9696
в Технологии и техника
-
Похожий контент
-
От KL FC Bot
В какой-то момент ИБ-департамент крупной компании неизбежно задумывается о внедрении или замене SIEM-системы и сталкивается с задачей оценки бюджета, необходимого для ее внедрения. Но SIEM — это не легковесный продукт, который можно развернуть в имеющейся инфраструктуре. Практически все решения этого класса требуют дополнительного оборудования, так что для их работы придется приобретать аппаратное обеспечение (или арендовать его).
Поэтому для расчетов бюджета необходимо представлять себе предполагаемую конфигурацию оборудования. В этом посте мы попробуем рассказать о том, как архитектура SIEM влияет на требования к аппаратной составляющей, а также предоставим примерные параметры, на которые стоит ориентироваться, чтобы определить предварительную стоимость необходимого оборудования.
Оценка потока информации
По своей сути SIEM-система собирает данные о событиях с источников и на основании корреляции этих данных выявляет угрозы для безопасности. Поэтому, прежде чем прикидывать, какое железо необходимо для работы системы, стоит оценить, а какой, собственно, объем информации эта система будет обрабатывать и хранить. Для того чтобы понять, какие источники потребуются, следует выделить наиболее критичные риски и определить источники данных, анализ которых поможет в выявлении и анализе угроз, связанных с этими рисками. Такая оценка нужна не только для расчета необходимого аппаратного обеспечения, но и для оценки стоимости лицензии. Например, стоимость лицензии на нашу систему KUMA (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform) напрямую зависит от количества событий в секунду (Events Per Second, EPS). И еще один важный аспект — при выборе SIEM-системы важно проверить, как именно вендор считает количество событий для лицензирования. Мы, например, учитываем количество EPS после фильтрации и агрегации, причем мы считаем среднее количество событий за последние 24 часа, а не их пиковые значения, но так поступают далеко не все.
View the full article
-
От KL FC Bot
Группа исследователей безопасности обнаружила серьезную уязвимость в веб-портале, принадлежащем южнокорейскому автопроизводителю Kia, которая позволяла удаленно взламывать автомобили и следить за их владельцами. При этом, по сути, для взлома достаточно было всего лишь знать автомобильный номер потенциальной жертвы. Рассказываем подробнее об этой уязвимости.
Слишком подключенные автомобили
Не все об этом задумываются, но автомобили за последние пару десятилетий превратили в очень большие компьютеры на колесах. Даже не самые «умные» из них под завязку напичканы всевозможной электроникой и оборудованы целой кучей датчиков — от сонаров и видеокамер до датчиков движения и GPS.
В последние же годы автомобили — это чаще всего не просто компьютеры, но компьютеры, постоянно подключенные к Интернету, со всеми вытекающими последствиями. Не так давно мы уже писали о том, как современные автомобили собирают массу данных о своих владельцах и передают их автопроизводителям. А также о том, как автоконцерны продают собранные данные другим компаниям, в частности страховщикам.
Но у этой проблемы есть также и другая сторона. Постоянное подключение автомобиля к Интернету означает, что при наличии уязвимостей — как в самом автомобиле, так и в облачной системе, с которой он коммуницирует — кто-нибудь может ими воспользоваться для взлома и слежки за владельцем авто без ведома автопроизводителя.
Так называемое «головное устройство» автомобиля — это лишь верхушка айсберга, на самом деле электроники в современных авто гораздо больше
View the full article
-
От yare4kaa
Здравствуйте, был в рейсе и не чистил пк от вирусов, заразился много фигней, нужна помощь специалистов.
Логи ниже CollectionLog-2024.11.25-18.32.zip
-
От sputnikk
Страница загрузки Windows 10 Technical Preview
http://windows.microsoft.com/ru-ru/windows/preview-coming-soon
-
От KL FC Bot
Риски применения ИИ-систем человечество будет изучать и устранять десятилетиями. Одним из наименее изученных на сегодня является риск троянизации модели, когда полезная и на первый взгляд верно работающая система машинного обучения содержит скрытую функциональность или намеренно внесенные ошибки. Создать такого «троянского коня» можно несколькими способами, которые отличаются уровнем сложности и сферой применения. И это не прогнозы на будущее, а реальные кейсы.
Вредоносный код в модели
Некоторые форматы хранения ML-моделей могут содержать исполняемый код. Например, произвольный код может быть выполнен при загрузке файла в формате pickle — стандартном для Python формате сериализации (приведения к форме, подходящей для сохранения и передачи) данных, используемом, в частности, в библиотеке для глубокого обучения PyTorch. В другой популярной библиотеке для машинного обучения TensorFlow модели в форматах .keras и HDF5 могут содержать «лямбда-слой», тоже по сути выполняющий произвольные команды на Python. В этом коде легко спрятать вредоносную функциональность.
В документации TensorFlow можно найти предупреждение, что модель в TensorFlow при исполнении может читать и записывать файлы, получать и отправлять данные по сети и даже запускать дочерние процессы. В общем, является по сути полноценной программой.
Вредоносный код может срабатывать сразу же при загрузке ML-модели. В популярнейшем репозитории публичных моделей Hugging Face в феврале 2024 года было обнаружено около ста моделей с вредоносной функциональностью. Из них 20% создавали на зараженном устройстве оболочку для удаленного доступа (Reverse Shell), а 10% запускали дополнительное ПО.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти