Большинство DNS-запросов легко перехватить, считают эксперты

Большинство DNS-запросов легко перехватить, считают эксперты

Большинство DNS-запросов легко перехватить, считают эксперты

Эксперты в области кибербезопасности утверждают, что DNS-запросы большинства пользователей остаются незащищенными. Это все происходит потому, что технологии безопасности вроде DNSSEC и DNS-over-HTTPS (DNS поверх HTTPS, DoH) еще не полностью готовы и не получили широкого распространения.

DNSSEC, например, помогает минимизировать атаки, связанные с подменой DNS-адреса при разрешении доменных имён.

DNS поверх HTTPS, в свою очередь, повышает конфиденциальность и безопасность пользователей путем предотвращения перехвата и манипулирования данными DNS с помощью атак типа «Человек посередине».

Без этих моделей нужно быть готовым к тому, что трафик DNS останется незашифрованным и не прошедшим аутентификацию. В сущности, это значит, что такой трафик легко можно отследить, и еще хуже — перенаправить пользователей на вредоносные сайты, маскирующиеся под легитимные.

На днях специалисты китайских и американских университетов решили проверить эту теорию. В итоге они обнаружили, что перехват трафика вполне реален для значительной части DNS-запросов — 0,66 % всех запросов через TCP.

Баоцзюнь Лю, Чаои Лу, Хайсин Дуань и Ин Лю из Университета Цинхуа, а также Чжоу Ли и Шуан Хао из Техасского университета в Далласе совместно с Мин Янь из Фуданьского университета описали свои выводы в документе.

Этот документ, получивший название «Who Is Answering My Queries: Understanding and Characterizing Interception of the DNS Resolution Path», эксперты представили на симпозиуме по безопасности USENIX Security Symposium, прошедшем на прошлой неделе.

Исследователи описали, как им удалось создать систему для измерения возможности перехвата DNS, в ходе этих тестов были оценены 148 478 IP-адресов.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru