Qrator Labs провела исследование дыры в протоколе Cisco Smart Install

Qrator Labs провела исследование дыры в протоколе Cisco Smart Install

Qrator Labs провела исследование дыры в протоколе Cisco Smart Install

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, представляет результаты исследования уязвимости в сетевых коммутаторах Cisco, проведенного с помощью сервиса глобального мониторинга сети интернет Qrator.Radar.

6 апреля 2018 года была запущена хакерская атака, направленная на сетевые коммутаторы компании Cisco. В прошивках устройств Cisco с поддержкой Smart Install была найдена уязвимость (cisco-sa-20180328-smi), позволившая злоумышленникам создать бота, который удалял текущую конфигурацию коммутатора, а вместо нее загружал послание в виде американского флага. Муссировали слухи, что эта уязвимость смогла вывести из строя значительное количество интернет-провайдеров и даже интернет-сегментов.

Специалисты Qrator.Radar проанализировали показатели трафика Qrator, основных точек обмена трафиком, а также изменения числа BGP-сессии у коллектора Radar и пришли к выводу, что существенного влияния на интернет-сегменты уязвимость не оказала. С помощью CIDR Report (Classless Inter-Domain Routing – метод бесклассовой адресации в сетях на основе IP-протокола) были получены данные, свидетельствующие о том, что ботнет вызвал синхронный сбой в работе около ста интернет-провайдеров, большинство из которых принадлежит Ирану.

«Нам повезло в том, что уязвимые коммутаторы Cisco не используются широко в качестве граничных маршрутизаторов и что бот всего лишь удалял конфигурацию, а не осуществлял перехват трафика половины мира. Однако данный инцидент снова подчеркнул проблему того, что на оборудовании, используемом для маршрутизации трафика, остается значительное число открытых портов, к которым легко могут получить доступ злоумышленники. Конечно, важно пропатчить эту конкретную уязвимость, но выпущенный патч не создает фильтры ACL для закрытия порта 4786. Ни оборудование Cisco, ни любого другого вендора не способны противостоять SYN flood атакам на открытый TCP порт, превышающим 1 Гб трафика. Они просто для этого не предназначены. Таким образом, завтра эти же маршрутизаторы и коммутаторы могут быть снова выведены из строя»,– отмечает Александр Азимов, руководитель проекта Qrator.Radar.

Согласно исследованию Qrator.Radar, в мире используется более 100 000 устройств с открытым портом 4786. Они принадлежат почти 5000 различным автономным системам. С помощью сервиса Qrator.Radar было установлено, какое количество уязвимых устройств насчитывается в каждой стране мира. Ниже представлен Топ-10 стран с уязвимыми устройствами:

  • США (23642 уязвимых IP-адресов);
  • Китай (17341 уязвимые IP- адресов);
  • Япония (5708 уязвимых IP- адресов);
  • Канада (5226 уязвимых IP-адресов);
  • Финляндия (4808 уязвимых IP-адресов);
  • Франция (4445 уязвимых IP-адресов);
  • Дания (4033 уязвимых IP-адресов);
  • Великобритания (3180 уязвимых IP-адресов);
  • Тайвань (2446 уязвимых IP-адресов);
  • Швеция (2299 уязвимых IP-адресов).

Qrator Labs рекомендует операторам связи убедиться в том, что их сетевые устройства не являются уязвимыми к возможным атакам. Со своей стороны Qrator.Radar добавил соответствующие поле в разделе “vulnerable ports”, чтобы эту проверку упростить.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru