Новый метод позволяет упростить взлом WPA/WPA2 в сети 802.11

Новый метод позволяет упростить взлом WPA/WPA2 в сети 802.11

Новый метод позволяет упростить взлом WPA/WPA2 в сети 802.11

Эксперты сообщили о появлении новой методики, позволяющей легко получить PMKID (Pairwise Master Key Identifier — идентификатор парного главного ключа) маршрутизатора, который использует WPA/WPA2. Впоследствии полученные данные могут быть использованы для взлома пароля роутера.

Предыдущие методы взлома WPA/WPA2 вынуждали злоумышленника дождаться входа пользователя, чтобы захватить всю процедуру хендшейка.

Новый же метод требует лишь одного фрейма, который атакующий может запросить у AP.

Новая схема взлома была обнаружена Дженсом Стьюбом, известным под прозвищем «atom». Именно он создал популярный инструмент для взлома паролей — Hashcat. Стьюб утверждает, что этот метод будет работать практически со всеми маршрутизаторами, использующими 802.11i/p/q/r с включенным роумингом.

Принцип новой схемы примерно следующий — извлекается RSN IE (Robust Security Network Information Element) из одного фрейма EAPOL. RSN IE представляет собой опциональное поле, которое содержит PMKID. PMKID генерируется маршрутизатором на этапе аутентификации пользователя.

Идентификатор парного главного ключа является частью 4-стороннего хендшейка, в ход которого подтверждается валидность пароля, используемого пользователем.

«PMKID вычисляется с использованием HMAC-SHA1. Ключ в этом случае и есть PMK, а часть данных — соединение фиксированной метки в виде строки “PMK Name”», — объясняет эксперт.

Таким образом, теперь атакующий может попытаться пройти аутентификацию, чтобы получить один фрейм, что обеспечит ему доступ к PMKID. Затем злоумышленник сможет использовать PMKID для получения ключа Pre-Shared Key (PSK).

Теневой ИИ берут под контроль: СберТех представил Platform V SOWA AI

На конференции ЦИПР-2026 компания СберТех объявила о запуске Platform V SOWA AI — решения для централизованного управления доступом к системам искусственного интеллекта внутри организаций. Появление подобных инструментов связано с растущей популярностью ИИ-сервисов в корпоративной среде.

Во многих компаниях различные подразделения самостоятельно подключают большие языковые модели и ИИ-инструменты для решения рабочих задач.

В результате возникает так называемый теневой ИИ — набор разрозненных сервисов, использование которых зачастую остается вне поля зрения служб информационной безопасности.

По задумке разработчика, Platform V SOWA AI должна выступать единой точкой доступа ко всем ИИ-сервисам компании. Через платформу проходят запросы сотрудников к большим языковым моделям, а также ответы, которые эти модели формируют.

Система позволяет контролировать права доступа пользователей, отслеживать обращения к ИИ в режиме реального времени и предотвращать передачу конфиденциальной информации во внешние сервисы. Кроме того, платформа ведет аудит взаимодействия с ИИ и поддерживает применение единых корпоративных политик безопасности.

Еще одна задача решения — упростить подключение новых моделей. Вместо отдельной настройки механизмов аутентификации, аудита и контроля для каждого ИИ-сервиса эти функции переносятся на уровень единого инфраструктурного шлюза.

В компании также заявляют о возможности выявления аномальной активности и попыток обхода установленных ограничений при работе с большими языковыми моделями.

Решение ориентировано на крупные организации из различных отраслей, включая финансовый сектор, телекоммуникации, ретейл и промышленность.

Интерес к подобным платформам закономерен: по мере того как искусственный интеллект становится частью повседневных бизнес-процессов, компании все чаще сталкиваются не столько с вопросом внедрения ИИ, сколько с необходимостью управлять его использованием и связанными с ним рисками. Platform V SOWA AI — один из примеров того, как рынок начинает отвечать на этот запрос.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru