В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился аналог сервиса Have I Been Pwned — бот, позволяющий проверить скомпрометированные пароли с помощью адреса электронной почты. По словам создателя бота, получившего имя MailSearchBot, в сервисе используется база утекших связок логин-пароль, насчитывающая 9 млрд записей.

Воспользоваться MailSearchBot достаточно просто — нужно отправить ему в чат адрес вашей электронной почты. В ответ сервис должен выдать скомпрометированные пароли, связанные с этим адресом (если они имеются).

На данный момент, как признается сам создатель MailSearchBot Батыржан Тютеев, сервис представляет собой исключительно любительскую разработку, созданную на домашнем компьютере.

Сам Тютеев представляет компанию NitroTeam, занимающуюся проведением пентестов.

Напомним, что Трой Хант, нынешний владелец сервиса Have I Been Pwned, предоставляющего информацию об утечках, ищет желающего приобрести его детище. Хант создал Have I Been Pwned более пяти лет назад, а в настоящее время он отлично справляется с выявлением скомпрометированных учетных данных.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru