Эксперты отметили увеличение бот-трафика

База ботов увеличилась до 7 млрд за 2013

Представители компании Distil Networks выпустили доклад «Bad Bot Landscape Report» за 2013 год. База данных вредоносных ботов фирмы увеличилась на 2,2 млрд за прошедший год и составила 7 млрд. В 2014 количество ботнетом может возрасти.

Специалисты предупреждают о росте вредоносного трафика. Количество ботов в общем веб-трафике практически удвоилось в первом квартале 2014 по сравнению с тем же периодом прошлого года. С другой стороны, процент эффективных ботов упал с 27% до 19,4% за то же время.

Фактически организации оплачивают быструю скорость передачи данных по Сети, которая в конечном итоге используется со злым умыслом. Интернет провайдеры, компании и обычные пользователи чувствуют на себе последствия вредоносного трафика. Доклад показал, что большинство вредоносных ботов родом из США.

В этой стране наибольшая активность ботов припадает на период между 6 и 9 часами вечера. Более чем у 1,1 тыс. интернет провайдеров вредоносные программы отвечают за 70% трафика. В 2013 году наибольшим ботнетом стал Pushdo, охвативший 4,2 млн IP-адресов.

Distil Networks выяснили, что основное количество «плохого» трафика было на серверах фирм, которые занимаются финансовыми услугами. За ними следуют мобильные платформы.

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