В WPA3 найдены новые уязвимости Dragonblood, раскрывающие пароль Wi-Fi

В WPA3 найдены новые уязвимости Dragonblood, раскрывающие пароль Wi-Fi

В WPA3 найдены новые уязвимости Dragonblood, раскрывающие пароль Wi-Fi

Исследователи в области безопасности Мати Ванхоф и Эяль Ронен сообщили о двух новых уязвимостях класса Dragonblood, которые были найдены в стандарте Wi-Fi WPA3. Напомним, что изначально вид уязвимостей Dragonblood был открыт в апреле.

Согласно отчёту специалистов, новые проблемы безопасности похожи на апрельские тем, что допускают утечку информации из криптографических операций WPA3. Благодаря этому можно успешно провести брутфорс пароля сети Wi-Fi.

Первый баг отслеживается под идентификатором CVE-2019-13377 и затрагивает хендшейк WPA3 Dragonfly. Dragonfly представляет собой механизм обмена ключами в процессе аутентификации пользователей в системе WPA3-роутера.

В апреле Ванхоф и Ронен обнаружили, что Dragonfly, полагающийся на эллиптические кривые P-521, можно понизить до менее защищённых — P-256. В ответ на это Wi-Fi Alliance рекомендовал вендорам использовать более защищённые кривые Brainpool как часть алгоритмов Dragonfly.

«Однако мы обнаружили, что кривые Brainpool приводят к другому классу утечек по сторонним каналам. В ходе тестов наша теория подтвердилась — атака прошла успешно против последней версии Hostapd. В результате нам удалось сбрутфорсить пароль, используя утёкшую информацию», — объясняют эксперты.

Вторая брешь — CVE-2019-13456 — затрагивает имплементацию EAP-pwd во фреймворке FreeRADIUS. Такая связка используется многими вендорами для поддержки связи Wi-Fi.

EAP-pwd (Extensible Authentication Protocol, Расширяемый Протокол Аутентификации) — система аутентификации, используемая в прошлых стандартах WPA и WPA2. В WPA3 она также задействована из соображений поддержки устаревшей технологии.

Как и первая уязвимость, CVE-2019-13456 приводит к утечке информации, которая раскроет атакующему пароль сети.

Эксперты заявили, что уже уведомили Wi-Fi Alliance о проблемах безопасности, что может привести к выпуску версии WPA3.1.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru