Атаки на корпоративную почту выросли на 270%

Атаки на корпоративную почту выросли на 270%

Атаки на корпоративную почту выросли на 270%

На секции «Технологии защиты и нападения — 2016: кто совершит прорыв» ведущие эксперты Positive Technologies Expert Security Center рассказали о последних значимых событиях в сфере защиты и нападения. Дмитрий Скляров поделился новостями из мира реверс-инжиниринга. Среди прочего, рассказал о найденной уязвимости в системе защиты информации Secret Net Studio.

Ее эксплуатация позволяет злоумышленникам повысить свои привилегии с гостевого доступа до администратора. Скляров отметил, что на данный момент не проводятся серьезных исследований сертифицированных продуктов, поэтому необходимо стимулировать производителей отдавать ПО на тестирование независимым исследователям и не ограничиваться только сертификацией ФСТЭК.

Дмитрий Курбатов считает, что не стоит полагаться на мобильную связь. Он представил результаты исследований защищенности сетей SS7, проведенных в 2015 году Positive Technologies. Статистика неутешительна: каждая мобильная сеть уязвима. В 89% случаев возможен перехват входящего SMS-сообщения, в 58% случаев — определение местоположения абонента, а в 50% — прослушивание звонков. Так, перехват входящих SMS-сообщений может быть использован для получения доступа к аккаунту мессенджера и электронному кошельку.

Одной из тенденций последнего года стали атаки с компрометацией корпоративной почты. По данным ФБР, их число выросло на 270%. В среднем ущерб от атаки на жертву составляет 25—75 тыс. долл. Подобной атаке подверглась и компания Positive Technologies. О подробностях инцидента рассказал Владимир Кропотов. 

«Банки должны регулярно проводить анализ защищенности своих мобильных приложений, —считает Артем Чайкин. — Многие мобильные банковские приложения неправильно реализовывают работу с данными, которые получают». Он рассказал слушателям об эволюции вредоносного ПО и нюансах механизмов защиты пользователей банковских приложений. 

Heartbleed, Shellshock, Ghost, Badlock — это неполный список уязвимостей, которые стали брендом. Не только разработчикам интересно внимание прессы. Появился своего рода тренд, когда исследователи придумывают целую пиар-компанию, чтобы рассказать о найденных уязвимостях. Но какие из них действительно критически опасные, а про какие можно сказать «много шума из ничего»? Разбирался в этом вопросе Арсений Реутов. 

«Ваши данные могут утечь практически бесплатно, если вы используете уязвимое ПО», — уверена Юлия Воронова. По словам эксперта, злоумышленники редко атакуют конкретного заказчика, в основном они отталкиваются от уязвимостей в продуктах. Хакеры находят уязвимости, применяют эксплойты и только потом ищут пользователей уязвимых продуктов и атакуют их. «Но не все так плохо, как раньше. Защита перестает быть догоняющей и становится опережающей», — подытожила Юлия. 

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