Американские военные испытывают оружие для ведения кибератак

Американские военные испытывают оружие для ведения кибератак

...

В распоряжении корреспондентов журнала Aviation Week оказались опытные образцы индивидуального атакующего кибероружия для применения в полевых условиях. Фактически первые образцы такого оружия представляют собой небольшое устройство с сенсорным экраном и ползунковым регуляторам для увеличения или снижения интенсивности разных видов атак.

С помощью нового кибероружия любой солдат на поле боя вблизи коммуникационных сетей противника сможет запустить кибератаки, не обладая всем набором специфических знаний об устройстве и уязвимостях таких сетей. В настоящее время подобные знания есть лишь в головах немногочисленных специалистов, а отлаженной системы обучения сетевым атакам просто не существует.

Разработчики кибероружия заранее встроили в свою продукцию огромный набор различных алгоритмов с разной степенью ущерба для противника, а пользователю остается лишь установить уровень атаки и отслеживать результаты атаки на экране устройства. Кроме того, некоторые алгоритмы отличаются повышенной заметностью, так что иногда после запуска атаки солдату придется быстро скрываться, поскольку атака на сети с большой вероятностью может быть обнаружена противником – тогда сетевого взломщика будут громить уже вполне физическим и смертоносным оружием.

Американские военные говорят, что разработка индивидуального кибероружия стала ответом на действия российских «хакеров» во время событий в Южной Осетии и Грузии 8-16 августа 2008 г. По словам аналитиков из министерства обороны США, «русские провели кибер-атаку, которая была хорошо скоординирована с действиями наземных войск». Именно эти сомнительные заключения о тщательной координации действий регулярной российской армии с действиями хакеров стали основанием для создания нового кибероружия, способного, в частности, использовать такие алгоритмы атаки, как Mad WiFi, Air Crack и Beach.

Алгоритм Air Crack («Взлом по воздуху») предусматривает попытки подбора паролей прямым перебором с помощью известных утилит с открытым исходным кодом. Этот алгоритм сильно демаскирует атакующего. Криптоатаки, реализованные в устройстве, предназначены для перехвата хэшей для паролей. Кроме того реализованы атаки через нарушение связи узлов сети – как только один из узлов теряет подключение, он начинает вновь выполнять процедуру проверки подлинности, в ходе которой атакующее устройство может перехватить ценнейшую информацию.

Журнал Aviation Week не приводит фотографий, однако упоминает, что на одном из образцов были установлены специальные индикаторные панели рядом с ползунковыми регуляторами. Эти панели принимают разный цвет в зависимости от эффективности атаки. Если атака дала результат больше ожидаемого (собрано больше паролей доступа к узлам сети противника), индикатор рядом с регулятором соответствующей атаки светится зеленым. Если результат соответствует расчетам – индикатор становится синим, а если атака не дала желаемых результатов – красным.

Если гонка кибервооружений пойдет и дальше такими темпами, уже в ближайшее время точки доступа Wi-Fi, ноутбуки с Wi-Fi-адаптерами и прочие беспроводные устройства превратятся в мощное оружие, владеть которым можно будет только по особому разрешению. 

 

Источник 

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru