Эксперты обнаружили уязвимости в кардиостимуляторах

Эксперты обнаружили уязвимости в кардиостимуляторах

Эксперты обнаружили уязвимости в кардиостимуляторах

Интересный доклад озаглавленный «О (не) безопасности современных вживляемых кардиодефибрилляторов и о том, как сделать их безопасными» был представлен сводной группой исследователей из Левенского католического университета, Бирмингемского университета, а также университетской больницы Gasthuisberg.

Команда изучила работу 10 различных кардиостимуляторов и кардиодефибрилляторов, с целью выяснить, можно ли скомпрометировать такие устройства удаленно и причинить вред их носителю. Как выяснилось, можно.

Исследователи проводили тестирование по методу черного ящика (black box testing), то есть перед началом тестов им не было известно ничего о внутреннем устройстве девайсов и их предварительное изучение не проводилось. Для своих экспериментов специалисты вооружились коммерческим оборудованием, которое вряд ли можно назвать недорогим, однако приобрести его можно свободно:  Universal Serial Radio Peripheral URSP-2920 ($3670), USB-6353 ($2886).

«Мы умышленно работали по методике black-box, имитируя поведение самых непродвинутых атакующих, у которых нет никаких исходных знаний о спецификации системы. Используя метод black-box, мы просто прослушивали беспроводной канал, а затем производили реверс-инжиниринг проприетарного протокола связи. Как только все нули и единицы, а также их значения, становились нам известны, мы могли выдать себя за настоящий ридер и произвести атаки», — рассказывают специалисты.

В докладе исследователи рассказывают, что им удалось существенно увеличить скорость разрядки батареи устройств, похитить личные данные пациентов, которые хранятся кардиостимуляторами, а также передать современным вживляемым кардиодефибрилляторам произвольные команды.

Последнее обстоятельство является самым опасным. Технически вживляемые кардиодефибрилляторы (Implantable Cardiac Defibrillators, ICD) – это более продвинутая версия привычным кардиостимуляторов. Равно как и обычное устройство, они могут посылать электрические сигналы сердцу пациента, чтобы регулировать его активность. Однако в случае возникновения экстренной ситуации, у вживляемых дефибрилляторов также есть возможность передавать более сильные электрические сигналы, подобно тому, как это делают дефибрилляторы в больницах. Исследователи пишут, что атакующий может передать ICD команду на создание сильного электрического импульса, и последствия такой атаки, скорее всего, будут смертельными, пишет xakep.ru.

Физический доступ к устройству для подобной атаки не требуется. Злоумышленнику достаточно находится на расстоянии примерно пяти метров от жертвы. Исследователи говорят, что атакующему даже не обязательно приближаться к пациенту лично: можно заранее установить маячки в стратегических местах, где тот часто бывает (к примеру, в больнице или на остановке общественного транспорта).

Разумеется, в докладе не перечислены модели протестированных устройств и названия компаний-производителей. Из соображений безопасности исследователи не раскрывают слишком много данных о своих изысканиях. Журналистам The Register исследователи без подробностей сообщили, что уязвимый вендор был проинформирован о проблемах, и уже выпустил патч.

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