Компания TP-LINK проверила оборудование на уязвимости

Компания TP-LINK проверила оборудование на уязвимости

В конце мая 2015 года компания ESET, опубликовала данные исследования, в котором сообщила об обнаружении вируса «Linux Moose», взламывающего маршрутизаторы с помощью простого перебора слабых паролей. После заражения маршрутизатора, вирус перехватывает пароли от социальных сетей подключившихся к зараженному устройству пользователей.

Украденные аккаунты могут быть использованы для распространения «фишинговых» ссылок и создания ботнет-сетей с целью торговли трафиком. В отчёте упоминались модели маршрутизаторов различных производителей, попадающих в «группу риска».

Компания TP-LINK произвела проверку оборудования для выявления уязвимых устройств, в результате которой разработчики выявили следующее:

1)     Не подверженные действию вируса категории продукции TP-LINK:

Все беспроводные WAN маршрутизаторы, ADSL/VDSL маршрутизаторы, точки доступа, адаптеры Powerline, оборудование GPON, а так же всё оборудование бизнес-сегмента: коммутаторы, маршрутизаторы с балансировкой нагрузки и VPN.

2)     Усилитель сигнала RE210 – единственная модель, находящаяся в зоне риска.

Компания сообщает, что RE210 не присутствует на российском рынке.

3)     Оборудование серии EAP и CPE не подвержено действию вируса при использовании установок по умолчанию. Однако при использовании протокола SSH для предотвращения потенциальных атак необходимо изменить заводские настройки логин/пароль.

Компания TP-LINK настоятельно рекомендует соблюдать общие рекомендации по безопасному пользованию интернетом:

  • Следует избегать использования стандартной логина/пароля,
  • Стараться не использовать доступ в Интернет из открытых источников (бесплатных Wi-Fi точек без пароля)
  • Не вводить персональные данные через открытый доступ
  • В домашней сети установить шифрование на уровне WPA2-PSKб
  • Использовать антивирусное и антишпионское ПО.

Руководитель технической поддержки TP-LINK в России, Алексей Финкин, комментирует: «Вопрос сетевой безопасности – один из первостепенных, поскольку речь идёт о сохранности ваших персональных данных, в первую очередь, данных кредитных карт, паролей от интернет-банков и многого другого. Злоумышленники применяют новые способы сетевых атак, но разработчики TP-LINK также совершенствуют программное обеспечение сетевого оборудования, чтобы обеспечить конечным потребителям максимальную защищённость. Именно поэтому мы советуем регулярно обновлять программное обеспечение роутера, и не забывать о безопасности своих компьютеров и ноутбуков. Каждое устройство должно быть надёжно защищено антивирусным и антишпионским ПО. Стандартные данные доступа на роутер мы рекомендуем изменить после успешной настройки».

Компания TP-LINK благодарит специалистов ESET за проведение исследование и привлечения внимания пользователей к вопросу сетевой безопасности. 

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru