AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

Исследователи показали новый вектор атак на Wi-Fi под названием AirSnitch. По их словам, проблема кроется не в конкретной версии шифрования вроде WEP или WPA, а глубже — на самых нижних уровнях сетевой архитектуры. AirSnitch позволяет обойти механизм изоляции клиента — ту самую функцию, которую производители роутеров обещают как защиту от «соседа по Wi-Fi».

Идея изоляции проста: устройства внутри одной сети не должны напрямую «видеть» друг друга.

Но исследователи обнаружили, что из-за особенностей работы на уровнях Layer 1 и Layer 2 (физический и канальный уровни) можно добиться рассинхронизации идентификации клиента в сети. В итоге атакующий получает возможность провести полноценную двустороннюю атаку «человек посередине» (MitM) — перехватывать и изменять трафик.

Причём речь идёт не о каком-то одном бренде. Уязвимости подтвердились на роутерах Netgear, D-Link, TP-Link, ASUS, Ubiquiti, Cisco, а также на устройствах с DD-WRT и OpenWrt. Все протестированные модели оказались уязвимы хотя бы к одному варианту атаки.

 

Если соединение не защищено HTTPS, атакующий может читать и изменять весь трафик: логины, пароли, cookies, платёжные данные. Даже при использовании HTTPS возможны атаки через DNS-отравление или перехват доменных запросов.

Отдельно исследователи показали, что атака может работать даже между разными SSID, если они используют общую инфраструктуру. В корпоративных сетях это позволяет перехватывать трафик между точками доступа через распределительный коммутатор.

В теории это также открывает путь к атакам на RADIUS — систему централизованной аутентификации в корпоративных сетях.

В отличие от старых атак вроде взлома WEP, здесь злоумышленнику нужно уже иметь доступ к сети (или к связанной инфраструктуре). Это не атака «из машины на парковке» по умолчанию. Тем не менее в публичных сетях риск очевиден.

Некоторые производители уже начали выпускать обновления, но часть проблем может требовать изменений на уровне чипсетов. А единого стандарта изоляции клиентов не существует — каждый вендор реализует его по-своему.

Исследователи и эксперты советуют:

  • избегать публичных Wi-Fi, если это возможно;
  • использовать VPN (понимая его ограничения);
  • по возможности раздавать интернет с мобильного устройства;
  • в корпоративной среде двигаться в сторону Zero Trust.

AirSnitch (PDF) не разрушает Wi-Fi в одночасье, но возвращает часть рисков «эпохи диких хотспотов», когда ARP-spoofing был повседневной практикой.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru