Результаты исследования Fortinet в области ландшафта угроз

Результаты исследования Fortinet в области ландшафта угроз

Российское представительство компании Fortinet выпустило новый отчет о ландшафте угроз, посвященный недавним инцидентам безопасности, таким как: атака на данные Sony Europe с помощью SQL-инъекции, потери критических данных Международным Валютным Фондом (МВФ), продолжение атак хакерской группировки LulzSec на системы правительства США и подъем общего уровня спама после более чем трехмесячного спада.



Наиболее заметным вирусом, обнаруженным лабораторией FortiGuard Labs в июне, был опять Fraudload.OR, который часто маскируется под антивирусное ПО и, таким образом, загружает дополнительно троянские и зловредные программы на инфицированный компьютер. Freeload.OR составляет треть инцидентов безопасности, связанных со зловредным ПО в последние недели.
Fraudload.OR был очень активным последние два месяца не без помощи таких удачных псевдоантивирусных операторов, как FakeAV. Недавно банковские счета оператора FakeAV были заморожены прокуратурой США. Около 15 миллионов долларов, замороженных на счетах, показывают какие размеры прибыли могут получить подобные операторы, используя данное ПО, которому, к слову, не более трех лет.

Также в верхних строчках списков атак CSS-уязвимость

MS.IE.CSS.Self.Reference.Remote.Code.Execution (CVE-2010-3971). Этой уязвимости подвержены браузеры Internet Explorer 8 и более ранние версии, она активируется просмотром вредоносной CSS веб-страницы. Наибольшая активность данной уязвимости наблюдалась в середине месяца в Алжире и Южной Африке.

«Мы действительно входим в эпоху кибербезопасности, когда надежно защитить могут только проактивные меры, и атаки этого месяца показывают важность постоянного обновления сервисов безопасности для избегания заражением вредоносным кодом, – сказал Дерек Манки, старший стратег безопасности Fortinet. – Также важно использовать средства предотвращения вторжений (IPS) для блокировки вредоносного кода, ищущего уязвимости в ПО, и решения защиты веб-северов (WAF) для защиты сайтов».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru