Обнаружена уязвимость в беспроводном стеке Broadcom

Обнаружена уязвимость в беспроводном стеке Broadcom

Обнаружена уязвимость в беспроводном стеке Broadcom

Исследователи безопасности из группы Zero, созданной компанией Google для предотвращения атак, совершаемых с использованием ранее неизвестных уязвимостей, опубликовали результаты обратного инжиниринга прошивки проприетарного WiFi-чипа Broadcom.

Используя уязвимости (CVE-2017-0561), выявленные в процессе изучения прошивки, исследователям удалось подготовить рабочий эксплоит, позволяющий организовать удалённое выполнение кода в контексте Wi-Fi SoC с последующим получением контроля над всей системой. Атака осуществляется через отправку по беспроводной сети специально оформленных управляющих кадров.

Wi-Fi чипы Broadcom представляют собой специализированный процессор (ARM Cortex R4 со своим 640KB ПЗУ и 768KB ОЗУ), на котором выполнятся подобие своей операционной системы с реализаций своего беспроводного стека 802.11 (FullMAC). FullMAC позволил снизить энергопотребление, разгрузив CPU, и упростил реализацию беспроводных драйверов, абстрагировав для операционной системы доступ к усложнённым современным возможностям беспроводных сетей. Обратной стороной подобного подхода, стало существенное усложнение беспроводных чипов и появление нового класса уязвимостей, которые могут привести к выполнению вредоносного кода на стороне Wi-Fi SoC и к дальнейшей компрометации через него всей системы, пишет opennet.ru.

Но уязвимость является частным случаем, а основная проблема кроется в том, что проприетарные прошивки являются "чёрным ящиком", который может свести на нет безопасность даже самой защищённой и проверенной системы. Так как Wi-Fi SoC самодостаточен и отделён от основной операционной системы, эксплуатацию уязвимостей в нём очень трудно блокировать и отследить. В ответ на критику компания Broadcom сообщила, что следующие поколения Wi-Fi SoC будут оснащены MPU (Memory Protection Unit), который позволит управлять доступом к областям памяти и помечать блоки памяти флагом, запрещающим выполнение кода.

В ходе изучения прошивки были выявлены четыре уязвимости в коде обработки кадров: две уязвимости в реализации механизмов роуминга (802.11r Fast BSS Transition (FT) и Cisco CCKM) и две (1, 2) в реализации протокола TDLS (Tunneled Direct Link Setup), предназначенного для обмена данными между разными сетями Wi-Fi в обход точек доступа. Уязвимости устранены в наборе прошивок, поставляемом в апрельском обновлении платформы Android для устройств Nexus 6, Nexus 6P, Nexus 9, Pixel C и Nexus Player.

Примечательно, что в том же обновлении Android устранены ещё две удалённо эксплуатируемые уязвимости. Первая, в crypto-движке Qualcomm (CVE-2016-10230), позволяет выполнить код в контексте ядра Linux при попытке обработки некорректно оформленных параметров. А вторая, в сетевом стеке старых версий ядра Linux (до 4.5) (CVE-2016-10229), позволяет выполнить код через отправку специально оформленного UDP-пакета.

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