На Black Hat исследователь прилюдно опустошил банкоматы

На Black Hat исследователь прилюдно опустошил банкоматы

 

Барнаби Джек, руководитель отдела тестирования систем безопасности в компании IOActive, прибыл на конференцию Black Hat с двумя ATM-терминалами от известных производителей для того, чтобы продемонстрировать присутствующим воплощенную в реальность мечту любого малолетнего хакера. Парой нажатий на кнопки исследователь заставил оба банкомата извергнуть содержимое встроенных сейфов прямо на сцену конференц-зала.

«Я надеюсь, что мой доклад изменит представление людей об устройствах, которые на первый взгляд кажутся совершенно неприступными», – объяснил Барнаби Джек, уроженец Новой Зеландии, в настоящее время проживающий в калифорнийском городе Сан-Хосе. Для того чтобы сделать свое выступление более наглядным и зрелищным, исследователь подготовил пару впечатляющих трюков. К примеру, одна из обнаруженных уязвимостей позволяет хакеру подключиться к банкомату через телефонный модем и, не зная пароля, в считанные секунды избавить машину от денежных запасов.

Для проведения исследований Джек приобрел через Интернет пару ATM-терминалов от таких производителей, как Tranax Technologies и Triton. Эксперт сообщает, что на поиски уязвимостей и ошибок в программном коде им было потрачено несколько лет. Результаты исследования оказались впечатляющими. В каждом изученном терминале была обнаружена как минимум одна критическая уязвимость, позволяющая злоумышленнику получить доступ к сейфу с наличностью.

К счастью, процедура дистанционного взлома банкоматов пока еще является слишком сложной для современных преступников. Гораздо чаще злоумышленники просто похищают терминал и вскрывают сейф с использованием специальных инструментов или взрывчатки. Однако, технологически продвинутые мошенники постепенно осваивают и более тонкие манипуляции. К примеру, после взаимодействия с малоизвестным меню настроек терминал начинает выдавать купюры достоинством в 20 долларов, принимая их за долларовые банкноты.

Фактически, Барнаби Джек стал первым из исследователей, чьи открытия базируются на углубленном анализе встроенного программного кода. Многие из ATM-машин созданы на базе процессоров ARM, работают под управлением операционной системы Windows CE и способны подключаться к Интернету. Эксперт использовал стандартные отладочные методики для прерывания нормального процесса загрузки системы и получения доступа к файловой системе. Таким образом, он смог скопировать нужные файлы для последующего углубленного анализа. Позже Джек написал две небольшие утилиты, предельно упрощающие процесс взлома. Одна из этих утилит под названием Dillinger, названная в честь известного грабителя банков, может использоваться для проведения дистанционной атаки на ATM. Другое приложение – Scrooge, представляет собой руткит, который открывает черный ход для вредоносных программ и без труда скрывается от обнаружения.

По словам Барнаби Джека, оба производителя были поставлены в известность о наличии проблем с защитой и уже выпустили патчи для ликвидации уязвимостей. Однако, если клиент, установивший банкомат в торговом центре или ресторане, не воспользуется патчем, банкомат останется уязвимым.

Напомним, что исследователь планировал выступить с сенсационным докладом еще на прошлогодней Black Hat, однако ему пришлось отказаться от изначальных замыслов под давлением со стороны своего тогдашнего работодателя – компании Juniper Networks.

 Источник

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru