Шпионская точка доступа за 28 долларов на базе TP-Link

Шпионская точка доступа за 28 долларов на базе TP-Link

Хакеры из группы Hak5 ещё в далёком 2008 году разработали «шпионскую» точку доступа, которая перехватывала на себя все WiFi-соединения вокруг. Технически это осуществлялось путём положительного ответа абсолютно на все идентификационные запросы WiFi Beacon Frames.

Если ноутбук спрашивает SSID от хотспота Starbucks, шпионская точка доступа говорит «Это я», если он ищет идентификатор какого-нибудь другого открытого хотспота — шпионский девайс снова отвечает «Это я». Какую бы точку доступа не искали окружающие пользовательские устройства — хотспот позволяет им подключиться на себя, пишет xakep.ru.

Это сценарий классической MiTM-атаки. Изначально хакеры из Hak5 использовали точку доступа Fon/Fonera AccessPoint с патчами Karma. По нынешним временам весьма экзотично — не в каждой стране даже достанешь устройство Fon/Fonera. Пришло время сделать простое и надёжное решение на популярном «железе» и открытом ПО. Специалисты по информационной безопасности из компании Pentura Labs предлагают такой вариант:

  • Маршрутизатор TP-Link WR703N (стоимость $20)
  • Флэшка 4GB San Cruiser FIT ($8)
  • На маршрутизатор устанавливается стандартная прошивка OpenWRT, которую потом меняют на особую версию с поддержкой флэш-накопителей с рутовым доступом.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru