Выявлена MITM-атак, основанная на подстановке фиктивных BGP-маршрутов

Выявлены MITM-атаки, основанные на подстановке фиктивных BGP-маршрутов

Александр Панасенко 21 Ноября 2013 - 20:13

...

Компания Renesys, специализирующаяся на мониторинге работы глобальной сети, зафиксировала успешные попытки проведения атаки, направленной на перенаправление потоков трафика. Атака организуется через формирование подставных BGP-маршрутов, которые в сумме позволяют повлиять на приоритеты выбора пути следования трафика и организовать прохождение потока через подконтрольную территорию. Например, подобным образом может быть организован перехват локального трафика одной страны спецслужбами другой страны.

Метод сводится к получению контроля над BGP-маршрутизаторами для подстановки дополнительных хопов, что в итоге позволило направить трафик не по оптимальному, а по желаемому пути. В процессе наблюдения за атакой удалось выявить подстановку фиктивных данных для почти 1500 блоков IP-адресов. Методы, которые позволили изменить конфигурацию участвующих в атаке маршрутизаторов не ясны. На указанные маршрутизаторы были добавлены фиктивные маршруты, которые анонсировались соседям, воспринимающим фиктивный маршрут как более оптимальный путь.

Не ясно также на кого была направлена атака, контингент владельцев сетей для которых был организован переброс трафика достаточно разноплановый, от DSL и VoIP-провайдеров до госучреждений и финансовых компаний. В отличие от традиционных MITM-атак, требующих физического подключения злоумышленника по пути следования пакета, новая атака позволяет непосредственно направлять трафик жертвы на систему атакующих. Например, для перехвата трафика определённого сайта можно завернуть трафик всего связанного с ним блока адресов.

В качестве примера подобных атак приводятся перенаправление трафика некоторых жертв из США, Южной Кореи, Германии, Чехии, Литвы, Ливии и Ирана на оборудование одного из белорусских провайдеров за счёт подстановки маршрута на оборудовании Level3-оператора Global Crossing. Кроме Белоруси 17 фактов перенаправлений было выявлено на некоторые ISP из Исландии. Всего за текущий год зафиксировано 38 подобных перенаправлений. Мотивы, инициаторы атаки и детали совершения атак пока не ясны. По мнению исландского оператора Síminn, перенаправление вызвано уже исправленной программной ошибкой, появление которой они не связывают с проведением злонамеренной атаки.

Следующая главная новость »

Кибератака на завод: как избежать простоя и убытков?
Регистрируйтесь на эфир!

Екатерина Быстрова 15 Июня 2026 - 10:19

GenAI (генеративный искусственный интеллект) Общее

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.