Apple обещает до $1 млн за уязвимости в частном ИИ-облаке

Apple обещает до $1 млн за уязвимости в частном ИИ-облаке

Apple обещает до $1 млн за уязвимости в частном ИИ-облаке

Apple запустила программу по поиску уязвимостей в частном ИИ-облаке. Исследователям в области кибербезопасности обещают до 1 миллиона долларов за наиболее опасные бреши.

В блоге техногигант уточняет, что максимально возможное вознаграждение в один миллион долларов можно получить за отчёты с эксплойтами, позволяющими удалённо выполнить вредоносный код на серверах Private Cloud Compute.

В Apple также отметили, что исследователи могут получить до 250 тыс. долларов за эксплойты, с помощью которых можно вытащить конфиденциальную информацию пользователей или запросы клиентов, отправленные в частное облако корпорации.

Кроме того, до 150 тыс. долларов можно получить за эксплойты, открывающие доступ к конфиденциальной пользовательской информации из привилегированной сетевой позиции.

«Самые крупные вознаграждения ждут специалистов, которые предоставят информацию об уязвимостях, позволяющих скомпрометировать пользовательские данные», — объясняет Apple.

Напомним, в бета-версии iOS 18.2 нашли интересную функциональность — Communication Safety, защищающую детей от отправки и получения изображений интимного характера.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru