Взаимодействие Bluetooth-устройств с приложениями открывает вектор атаки

Взаимодействие Bluetooth-устройств с приложениями открывает вектор атаки

Взаимодействие Bluetooth-устройств с приложениями открывает вектор атаки

Новое исследование показало, что взаимодействие Bluetooth-устройств с мобильными приложениями содержит уязвимость, благодаря которой злоумышленник может взломать смарт-устройства. Проблема кроется в том, как девайсы, использующие технологию Bluetooth с низким энергопотреблением (Bluetooth Low Energy, BLE), взаимодействуют с приложениями, установленными на мобильных устройствах.

На уязвимость указал Дзян Линь, преподающий информатику в Университете штата Огайо.

«Эта брешь лежит в самой основе коммуникации, оставляя затронутые устройства уязвимыми. Лазейка для атаки появляется сначала в процессе создания пары, а затем при непосредственном взаимодействии приложения с устройством», — объясняет Линь.

«Несмотря на то, что опасность уязвимости варьируется от случая к случаю, мы обнаружили, что проблема перманентно актуальна для устройств, работающих с BLE и взаимодействующих с мобильными приложениями».

Другими словами, по данным специалиста, в категорию уязвимых устройств попадают умные браслеты и часы, термостаты, колонки и даже голосовые помощники. Каждый из таких девайсов взаимодействует с приложениями, установленными на вашем смартфоне. В процессе этого взаимодействия передаётся уникальный идентификатор — UUID.

Идентификатор позволяет мобильным приложениям опознать Bluetooth-устройство, после чего устанавливается соединение для «общения» смартфона с девайсом.

Однако этот же UUID встраивают в код мобильного приложения, в противном случае оно не сможет распознать устройство. Именно эта особенность реализации открывает возможность для атаки, в ходе которой злоумышленник сможет снять цифровой отпечаток.

«Как минимум атакующий может вычислить, какое именно Bluetooth-устройство вы используете. Например, получив уникальный идентификатор UUID, можно выйти на умную колонку, установленную дома у пользователя», — продолжает исследователь.

Есть и менее удачные сценарии развития атаки, считает Линь. В некоторых случаях разработчики некорректно задействуют шифрование (или же не используют его вообще) — тогда атакующий будет в состоянии прослушивать ваше общение и собирать ваши данные.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru