Экспертам удалось добыть AES-256-ключи, используя дешевое оборудование

Экспертам удалось добыть AES-256-ключи, используя дешевое оборудование

Экспертам удалось добыть AES-256-ключи, используя дешевое оборудование

Атаки по сторонним каналам, которые контролируют электромагнитное излучение компьютера для получения паролей, далеко не новы. Раньше для них требовался прямой доступ к атакуемой системе и довольно много вычислительных затрат, но теперь в таких затратах больше нет необходимости. 

Исследователи из Fox-IT нашли беспроводной способ извлечь секретные ключи шифрования AES-256 с расстояния до одного метра, с использованием деталей стоимостью 200 евро, купленных в стандартном магазине электроники. Для этого они использовали измерение электромагнитного излучения. На расстоянии в районе одного метра этот процесс занял пять минут, однако если злоумышленник расположится на расстоянии 30 сантиметров от атакуемого устройства, требуемое время и вовсе сократиться до 50 секунд. 

Исследовательская группа использовала простую рамочную антенну, прикрепляя ее к внешнему усилителю и полосовым фильтрам, купленным онлайн, а затем подключала его к программному USB-накопителю, который они приобрели за 20 евро. Вся стоимость системы составляла менее 200 евро, и устройство можно было спрятать в куртке или сумке для ноутбука. 

Эксперты использовали этот комплект для записи радиосигналов, генерируемых потреблением энергии целевой системы SmartFusion2, на которой установлен чип ARM Cortex-M3. Данные измерения показывали пики потребления энергии в процессе шифрования. 

Запустив еще один процесс шифрования, исследователи отметили то, как потребление энергии связано с отдельными байтами информации. 

«Использование такого подхода требует потратить несколько секунд для того, чтобы угадать правильное значение для каждого байта по очереди (256 опций на байт, 32 байта - всего 8 192 попытки). В случае атаки брутфорс на AES-256, мы не получим результаты до конца вселенной» - пишут эксперты. 

Чем дальше исследователи находились от цели, тем слабее были электромагнитные сигналы, но им все-таки удалось извлечь данные с расстояния до одного метра. Большие затраты на оборудование увеличат дальность и скорость атаки. 

«На практике эта настройка хорошо подходит для атаки на устройства сетевого шифрования. В целом, это еще раз доказывает, насколько важно уделять внимание безопасности при разработке систем с высокой степенью надежности (high assurance systems)» - говорят эксперты.

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