OFFZONE 2019: Умные устройства делают уязвимой любую инфраструктуру

OFFZONE 2019: Умные устройства делают уязвимой любую инфраструктуру

Сегодня, 17 июня, стартовала международная конференция OFFZONE 2019, на которой обсуждаются вопросы практической кибербезопасности. Компания BI.ZONE, выступившая организатором и открывшая конференцию, уделила внимание уязвимостям аппаратного обеспечения.

Представители дочки Сбербанка считают, что множество незащищенных «умных» устройств превращают почти любую инфраструктуру в легкую добычу для киберпреступников.

По этой теме были приглашены высказаться 60 экспертов из России, Европы, Америки и Азии. Среди участников и посетителей будут практикующие специалисты по кибербезопасности, разработчики, инженеры и исследователи.

На открытии конференции Евгений Волошин, директор блока экспертных сервисов BI.ZONE, представил результаты глобального обзора компании под названием «Атаки на встраиваемые системы». Этот обзор адресован как руководителям, так и специалистам-инженерам.

«Об уязвимостях программного обеспечения говорят с конца 1980-х годов, а безопасности аппаратной составляющей инфраструктуры до сих пор не уделяли должного внимания», — объясняет Волошин.

«Многие убеждены, что для злоумышленников дыры в “железе“ недоступны, однако в настоящий момент оборудование для атак, раньше стоившее несколько сотен миллионов рублей подешевело в десятки и даже в сотни раз».

В BI.ZONE подчеркнули, что от безопасности аппаратной составляющей зависят многие отрасли.

Сегодня мы также писали о докладе компании SAM Seamless Network, которая назвала самые атакуемые IoT-устройства.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru