В сети Tor наблюдается серьёзная перегрузка

В сети Tor наблюдается серьёзная перегрузка

Нагрузка на анонимную сеть Tor продолжает расти по экспоненте и уже достигла 2.5 млн активных пользователей (10 августа было 500 тысяч, а в конце августа 1.4 млн). В настоящее время сеть уже вплотную приблизилась к верхней планке её аппаратных и программных возможностей, последние дни наблюдается заметный рост задержек на обработку запросов, некоторые шлюзы перестают справляться с наплывом соединений.

Как и предполагалось, причиной роста трафика является ботнет, использующий Tor для обмена управляющими запросами. Заблокировать аномальный трафик от ботнета не представляется возможным, так как его активность аналогична рекомендованному стабильному выпуску клиента Tor.

В связи с этим разработчики Tor рекомендуют пользователям перейти на Tor 0.2.4.17-rc и ожидаемый сегодня экспериментальный выпуск Tor Browser 2.4.17, в которых включена поддержка нового метода установки соединений NTor, предоставляющего более высокий уровень безопасности в сочетании с меньшей нагрузкой на обработку запросов. Старый метод TAP требует выполнения достаточно ресурсоёмких операций с публичными ключами, что приводит к полной нагрузке на CPU на шлюзах.

Шлюзы не справляются и отвергают запросы, что приводит к лавинообразному росту повторных попыток. NTor избавлен от недостатков TAP и выставлен как более приоритетный метод, что позволяет обрабатывать запросы от клиентов с поддержкой NTor в первую очередь, откладывая запросы от старых клиентов и в том числе от ботнета.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru