Актуальные проблемы 2010 года: SQL-иньекции и ботнет Gumblar

Актуальные проблемы 2010 года: SQL-иньекции и ботнет Gumblar

Отчет Cisco о глобальных угрозах за второй квартал 2010 года показал существенный рост количества инцидентов, связанных с SQL-иньекциями IPS, равно как и взрывной рост общего числа ресурсов Сети, пораженных при помощи SQL-иньекций. Также в отчете заявлено, что в июне 2010, после шести месяцев бездействия, вновь активизировались атаки посредством SQL-иньекции Asprox.


Мэри Лэндсман, старший исследователь Cisco в области безопасности, рассказала SC Magazine, что это - одно из наиболее интересных явлений, отмеченных в отчете, поскольку растет численность вредоносного программного обеспечения, направленного на инфицирование веб-серверов, и исследования показали, что уязвимости в SQL-серверах приводили к взлому собственно ресурсов Интернета. "SQL вновь актуален в настоящее время, и на основании нашей статистики мы с определенной точностью можем предсказывать источники новых волн SQL-иньекций", - заметила г-жа Лэндсман.


В отчете также отмечено, что по итогам первого квартала 2010 года 7,4% случаев заражения сетевым вредоносным ПО было связано с результатами поисковых запросов, в то время как почти 90% всех инцидентов с Asprox в июне сего года явилось результатом перехода по ссылкам, предложенным поисковыми системами. Г-жа Лэндсман пояснила, что эти данные основаны на реальных случаях перехода пользователей по тем или иным ссылкам, так что полученные цифры можно считать достаточно высокими.


По мнению представительницы Cisco, значительная доля ответственности за описанные инциденты должна быть возложена на ботнет Gumblar, совокупность веб-серверов, которая используется для распространения сетевого вредоносного ПО. Впервые этот ботнет был обнаружен компанией ScanSafe, приобретенной Cisco в конце 2009 года. Г-жа Лэндсман назвала ботнет "наиболее значимой и существенной разработкой последних лет в области создания вредоносных программ".


"Успешная атака на сайт позволяет получить полный контроль над сервером и делать с его помощью все, что угодно владельцу ботнета. Причем, в отличие от прежней практики, когда существовал один "плохой" ресурс с вредоносным ПО, а множество "хороших" ресурсов получало лишь добавку к коду в виде IFRAME и неявно ссылалось на "плохие" сайты, теперь проникновение бэкдора заставляет "хороший" сайт самостоятельно распространять вредоносные программы, и владельцу пораженного сервера потребуется немало усилий, чтобы очистить свой ресурс", - пояснила г-жа Лэндсман.


Также исследователь заметила, что ботнет Gumblar уже успел обзавестись некоторым количеством подражателей, что также способствовало росту общего числа сетевых атак.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru