Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Новый аппаратный бэкдор помогает взламывать подключенные автомобили

Аргентинские исследователи безопасности представили новый аппаратный бэкдор, который может удаленно воздействовать на подключенные автомобили (Connected Cars). Созданный ими бэкдор Bicho атакует любые транспортные средства, оснащенные CAN (Controller Area Network) шиной.

Новый бэкдор будет представлен хакерами Шейлой Айлен Берта и Клаудио Караччиоло на предстоящей конференции Hack in the Box в Амстердаме. С испанского Bicho переводится как “маленький жук” или “насекомое”. Это означает, что бэкдор (с открытым исходным кодом) легко может оставаться незамеченным из-за своего небольшого размера. Bicho работает на микроконтроллере PIC18F2580 и может получать команды через SMS.

Bicho 

Этот функционал обеспечивается модулем SIM800L GSM, который популярен среди любителей Arduino. Однако, по словам Берта, Arduino они не задействовали, а вместо него разработали собственное оборудование. Чтобы использовать Bicho, в модуль SIM800L нужно вставить GSM-чип с номером телефона. После отправки SMS с командой на этот номер прошивка аппаратного бэкдора будет знать, что делать. Bicho запрограммирован с помощью Car Backdoor Maker, программного обеспечения с открытым исходным кодом, который также был разработан исследователями.

car-backdoor-maker

Прежде чем использовать бэкдор, его нужно подключить к компьютеру, предварительно запустив на нем Car Backdoor Maker и скачав полезные нагрузки (payloads), которые потом будут удаленно подгружаться в бэкдор.

Bicho поддерживает множество полезных нагрузок и может атаковать любой автомобиль, оснащенный CAN шиной, вне зависимости от производителя и модели. Полезные нагрузки привязаны к командам, которые поступают по SMS. Чем выше уровень автоматизации автомобиля и чем больше систем подключено к CAN шине, тем шире возможности Bicho. Например, бэкдор может управлять фарами, положением дроссельной заслонки, тормозами и даже выводить машину из строя, отключая электронный блок управления (ЭБУ). Bicho также может автоматически атаковать автомобиль, когда тот находится рядом с конкретным местоположением, превышает заданную скорость или израсходовал определенное количество топлива. 

Поскольку Bicho подключается к CAN шине через OBD II-порт, обычно расположенный под рулевым колесом автомобиля, очевидно, что для использования бэкдора злоумышленник должен сперва получить физический доступ к машине. И хотя создатели Bicho понимают, что их разработки могут попасть в руки преступников, ответственность за возможные взломы лежит на плечах злоумышленников. Цель исследователей — показать на примере, как легко взломать подключенный автомобиль.

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