Хакерам нужно всего $200, чтобы установить шпионский чип в оборудование

Хакерам нужно всего $200, чтобы установить шпионский чип в оборудование

Хакерам нужно всего $200, чтобы установить шпионский чип в оборудование

Новый аппаратный имплантат, разработанный в качестве proof-of-concept, показал, как легко можно спрятать вредоносные чипы внутри ИТ-оборудования.

Помните, чуть более года назад появилась информация о материнских платах Supermicro, используемых техногигантами вроде Apple и Amazon, в которых якобы был тайно установлен чип размером с рисовое зерно?

Этот чип, по словам экспертов, позволял китайским правительственным хакерам заниматься шпионажем.

Несмотря на то, что эта история не получила официального подтверждения, специалисты в области кибербезопасности предупредили, что такие атаки на цепочку поставок вполне реальны.

А теперь исследователи пошли и дальше, продемонстрировав, насколько легко и дёшево можно установить шпионский чип в аппаратное обеспечение какой-либо компании.

При этом не нужно будет задействовать силы правительственной спецслужбы, потребуется работа всего лишь одного заинтересованного хакера, у которого будет нужный доступ. А оборудование для проведения подобной операции обойдётся всего в $200.

В этом месяце пройдёт конференция CS3sthlm, посвящённая кибербезопасности. На этом мероприятии эксперт Монта Элкинс обещает продемонстрировать proof-of-concept вышеописанной атаки, разработанный им в домашних условиях.

Задача Элкинса — показать, как легко шпионы и киберпреступники с минимальными знаниями могут установить чип в корпоративное ИТ-оборудование. В результате такой успешной атаки у них должен появиться бэкдор-доступ.

Что потребуется злоумышленникам: инструмент для пайки горячим воздухом ($150), микроскоп ($40) и несколько чипов по два доллара. Именно этого было достаточно Элкинсу для воздействия на файрвол Cisco.

По словам специалиста, он внёс такие изменения, которые системные администраторы вряд ли заметят. При этом эксперт смог получить удалённый доступ и глубоко проникнуть в атакуемое устройство.

Элкинс использовал 5-миллиметровый чип ATtiny85, который приобрёл за два доллара в Сети. После этого исследователь записал в чип свой код, а затем впаял его на материнскую плату Cisco ASA 5505.

Элкинс запрограммировал чип таким образом, чтобы атака начиналась сразу после загрузки файрвола в атакуемом дата-центре. По словам специалиста, он смог изменить настройки файрвола и отключить защитные функции.

Плату с чипом Элкинс обещает показать на конференции CS3sthlm.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru