Связка из двух 0-day брешей угрожает предприятиям по всему миру

Связка из двух 0-day брешей угрожает предприятиям по всему миру

Связка из двух 0-day брешей угрожает предприятиям по всему миру

Компаниям по всему миру угрожает возможность удаленного выполнения кода. А все благодаря Bleedingbit — набору, состоящему из двух уязвимостей 0-day. Эти бреши затрагивают чипы Bluetooth Low-Energy (BLE), которые используются миллионами беспроводных точек, принадлежащих Cisco, Meraki и Aruba.

Сведениями о проблеме безопасности поделились эксперты компании Armis. Разрабатываемые компанией Texas Instruments (TI) уязвимые BLE-чипы используются приблизительно в 70-80 % корпоративных беспроводных точек доступа.

«Поскольку корпорации полагаются на эти точки при организации важнейшей коммуникации, компрометация на этом уровне может предоставить атакующим доступ к сети предприятия», — пишет команда Armis.

В настоящее время неизвестно точное число затронутых Bleedingbit устройств. Однако в Armis заявили, что речь идет о «миллионах» уязвимых устройств.

Bluetooth LE, Bluetooth Smart или Беспроводная технология Bluetooth с низким энергопотреблением — выпущенная в декабре 2009 года версия спецификации ядра беспроводной технологии Bluetooth, наиболее существенным достоинством которой является сверхмалое пиковое энергопотребление, среднее энергопотребление и энергопотребление в режиме простоя. Устройства, использующие Bluetooth с низким энергопотреблением, будут потреблять меньше энергии, чем другие Bluetooth-устройства предыдущих поколений.

Первая уязвимость, получившая идентификатор CVE-2018-16986, затрагивает точки Cisco и Meraki, которые используют чипы TI BLE. Атакующий может послать большое количество BLE-сообщений, именуемых «рекламными пакетами».

Если устройство в этот момент работает, эти пакеты — которые могут содержать скрытый вредоносный код — могут быть использованы для переполнения критичного количества памяти. В ходе такой атаки злоумышленник может получить контроль над устройством и внедрить бэкдор. Также появляется возможность для удаленного выполнения кода.

«В этом случае, как только атакующий получит доступ, он сможет проникнуть во все обслуживаемые это точкой сети», — говорят исследователи Armis. — «Более того, злоумышленник также может использовать скомпрометированное устройство для атаки на другие устройства в сети».

Следующие версии чипов уязвимы:

  • CC2640 (non-R2) с BLE-STACK версии 2.2.1 или более ранней;
  • CC2650 с BLE-STACK версии 2.2.1 или более ранней;
  • CC2640R2 с BLE-STACK версии 1.0 или более ранней.

Среди уязвимых точек:

Cisco:

  • Cisco 1800i Aironet Access Points
  • Cisco 1810 Aironet Access Points
  • Cisco 1815i Aironet Access Points
  • Cisco 1815m Aironet Access Points
  • Cisco 1815w Aironet Access Points
  • Cisco 4800 Aironet Access Points
  • Cisco 1540 Aironet Series Outdoor Access Point

Meraki:

  • Meraki MR30H AP
  • Meraki MR33 AP
  • Meraki MR42E AP
  • Meraki MR53E AP
  • Meraki MR74

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