Google поможет хакерам находить жертв

...

Специалист по компьютерной безопасности Сэми Камкар придумал способ, который позволяет находить местоположение пользователя без его ведома. Идея атаки весьма проста. Каждое устройство, подключающееся к любой компьютерной сети имеет MAC-адрес, — уникальный идентификатор сетевого оборудования.

Есть MAC-адреса и у домашних/офисных роутеров, через которые все большее количество пользователей подключается к сети. Роутер сообщает свой MAC только подключенным непосредственно к нему (по кабелю или посредством WiFi) компьютерам. Однако взломщик сумел обойти это ограничение и при помощи встроенного в страницу скрипта, смог узнать MAC-адрес.

Сама по себе информация про MAC-адрес хоть и не предназначена для разглашения, но и не содержит секретов. Однако, используя сервис геолокации Google, г-н Камкар смог, зная MAC-адрес, установить физические координаты — при помощи базы, собранной автомобилями Google, которые просканировали WiFi-сети. Таким образом в два этапа помимо воли пользователя возможно узнать его местонахождение.

Напомним, что в 2005 году Камкар создал сетевого червя, который добавил миллион друзей в MySpace, используя недостатки интернет-браузеров. Тогда его осудили на три года условно.

Источник

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru