«Боевые текстограммы» атакуют автосигнализации

«Боевые текстограммы» атакуют автосигнализации

Исследователь продемонстрирует на следующей неделе в рамках конференции Black Hat USA, как «ужасающе» легко обезоружить автосигнализацию и контролировать другие устройства, подключённые к сетям GSM и сетям сотовой связи.

Исследователю Дону Бэйли потребовалось всего пару часов на то, чтобы взломать и подключиться к популярной автосигнализации и удалённо завести машину, отправляя ей текстовые сообщения.

Бэйли, консультант по безопасности iSec Partners, планирует на следующей неделе в рамках Black Hat USA продемонстрировать видео взлома автосигнализации, который они провели с его коллегой Мэтом Солником. Их презентация для Black Hat называется «Боевые текстограммы: Идентификация и взаимодействие с устройствами через телефонную сеть».

Физические системы обеспечения безопасности, подключённые к GSM и к сетям сотовой связи, такие как устройства отслеживания по GPS и автомобильные сигнализации, так же как и системы контроля автомобильного движения, домовые системы контроля и автоматизированные системы, а также SCADA-сенсоры подвержены атакам, по словам Бэйли.

Боевые текстограммы Бэйли демонстрировал ранее в этом году в применении к персональным GPS-локаторам. Он продемонстрировал, как взломать персональные GPS-устройства производства Zoomback так, чтобы найти их, захватить, а потом действовать от имени пользователя или оборудования, работающего с такими устройствами, которые должны слушаться только клиента. Недорогие встроенные устройства слежения, которыми укомплектованы смартфоны, а также GPS-устройства, которые отслеживают местонахождение ваших детей, машины, домашнего животного или процесс перевозки грузов, могут быть перехвачены злоумышленниками, которые могут узнать точное местоположение объекта, перехватить управление устройством и подменить истинное физическое расположения объекта на ложное, говорит он.

Между тем, его исследование для Black Hat концентрируется больше на инфраструктуре, а заодно на так называемых отпечатках этих устройств и их классификации среди миллионов номеров сотовых телефонов. Однажды скомпрометированные злоумышленником через сеть, эти устройства затем могут быть использованы в злонамеренных целях. Например, автомобильные сигнализации уязвимы, потому что они соединяются и работают в ждущем режиме через оснащённые Интернетом сети сотовой связи, получая сообщения с управляющих серверов, говорит Бэйли.

Бэйли предлагает производителям автомобильных сигнализаций задуматься над решением проблемы. Он говорит, что эти и другие устройства не защищены от реверс-инжиниринга и могут быть скомпрометированы через их соединения к GSM и сетям сотовой связи.  «Их проприетарные протоколы [традиционно] были изолированы и так обфусцированы, что было невозможно точно сказать, что происходит», – говорит Бэйли. «Но производители автосигнализаций должны сейчас беспокоиться о реверс-инжиниринге их проприетарных протоколов».

Как заявляет Бэйли, злоумышленник может собрать до этого неизвестные сведения об особенностях сигнальных устройств через телефонную сеть. «Теперь, когда они делятся информацией со своими партнёрами о GSM-модулях… они подвергают опасности весь бизнес. Это серьёзно с такой точки зрения: злоумышленники могут, наконец, весьма просто «забраться под капот», потому что они будут чувствовать себя как дома в отношении к GSM».

Бэйли планирует выпустить новые утилиты для того, чтобы помочь собрать информацию о таких устройствах. «[Утилиты] покажут, как просто можно настроить соединение с сетью для массированного сканирования по всей телефонной сети», – говорит он. «Идея соединения с устройствами с помощью боевых текстограмм через телефонную сеть весьма проста».

Бэйли заявляет, что взлом автомобильной сигнализации существенно увеличивает степень опасности подключения таких устройств к сетям GSM и сетям сотовой связи. «Учитывая то, чего мне удалось достичь за два часа с автомобильной сигнализацией, можете только представить себе, что будет, если нацелиться на другие подобные устройства, такие как SCADA-системы и камеры контроля автомобильного трафика. То, как быстро и просто их взломать с помощью реинжиниринга – это просто ужасно», – говорит он.

Он заявил, что может просканировать и другие устройства для того, чтобы взломать их тем же способом. «Ничего не стоит взломать их с помощью реверс-инжиниринга. Знания их модулей и понимания их дизайна вполне достаточно», чтобы провести атаку с помощью боевых текстограмм, говорит он.

Но как улучшить защищённость таких устройств? «Настоящий ответ – больше уделять внимания разработке: заставлять людей, разрабатывая архитектуру таких систем, анализировать их безопасность со всех сторон, чего сейчас они не делают», – сказал Бэйли.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru