"Лук больше не торт!" - заявили французы

"Лук больше не торт!" - заявили французы

По информации портала thehackernews.com исследователи из ESIEA, французской высшей инженерной школы, обнаружили и воспользовались несколькими существенными уязвимостями в анонимной сети TOR, предоставляющей передачу данных в зашифрованном виде. Они произвели инвентаризацию сети и обнаружили 6 000 компьютеров, IP адреса многих из которых были общедоступны. Исследователи продемонстрировали, что существует возможность взять под контроль сеть и прочитать все сообщения, которые циркулируют по ней.

Но в сети также имеются и скрытые узлы, так называемые Tor Bridges, которые обеспечивают функционирование системы в некоторых случаях. Исследователи разработали скрипт, который идентифицировал и такие узлы в количестве 181. «Сейчас мы располагаем всеобъемлющей картиной топографии сети TOR» - сказал Eric Filiol.

Характер атаки подразумевает создание вируса и использование его для инфицирования подобных уязвимых систем в лабораторных условиях; в результате дешифрованный трафик вновь проходит через систему посредством неизвестных, неописанных процедур. В конце концов полезный трафик переадресовывается на зараженные узлы при помощи провокации отказа в обслуживании (DoS) на чистых узлах системы.

Исследователи продемонстрировали, что уязвимыми являются одна треть узлов, «этого достаточно, чтобы во всех случаях мы могли легко инфицировать и получить системные привилегии», говорит руководитель. Затем исследователи клонируют часть сети для того, чтобы не контактировать с реальной сетью, и создают вирус, с помощью которого они были бы способны обрести контроль над узлом. «Это позволяет нам устанавливать ключи шифрования и таблицы инициализации криптографических алгоритмов и таким образом обойти два уровня шифрования из трех существующих», - говорит Eric Filiol. Оставшийся слой потом может быть расшифрован посредством грубого метода атаки под названием "to clear unknown", основанном на статистическом анализе.

Для ведения коммуникаций с инфицированными узлами исследователи делают недоступными все другие узлы. Для того, чтобы осуществить это, они применяют двойную атаку: локализованная перегрузка, которая включает отправку большого числа запросов TOR на здоровые узлы, и зацикливание пакетов, которое будет завязывать узлы TOR в замкнутую цепь для затопления их паразитным трафиком. В результате протокол TOR будет естественным образом направлять запросы на свободные (но инфицированные) машины, что и требовалось для успеха операции.

Как бы то ни было, если это на самом деле осуществимо, подробная информация может быть предоставлена на конференции Hackers to Hackers в Сан-Пауло 29-30 октября 2011 года. Больше не следует доверять TOR'у обеспечение анонимности и безопасности, и теперь это не более чем дополнительный уровень для "заметания следов". Подобно любой другой darknet-сети TOR стал всего лишь "подкреплением" к шифрованию и аутентификации на уровне приложений.

thehackernews.com исследователи из ESIEA, французской высшей инженерной школы, обнаружили и воспользовались несколькими существенными уязвимостями в анонимной сети TOR, предоставляющей передачу данных в зашифрованном виде. Они произвели инвентаризацию сети и обнаружили 6 000 компьютеров, IP адреса многих из которых были общедоступны. Исследователи продемонстрировали, что существует возможность взять под контроль сеть и прочитать все сообщения, которые циркулируют по ней." />
Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru