Незашифрованный образ открывает доступ к прошивке роутеров D-Link

Незашифрованный образ открывает доступ к прошивке роутеров D-Link

Незашифрованный образ открывает доступ к прошивке роутеров D-Link

Эксперты в области кибербезопасности нашли способ расшифровать образы прошивок, на которых работают маршрутизаторы D-Link. Таким образом, потенциальные киберпреступники могут провести обратный инжиниринг и усовершенствовать методы атак на пользователей роутеров.

Как правило, производители маршрутизаторов стараются максимально защитить прошивки своих устройств, шифруя их с помощью устойчивых алгоритмов. Эта практика позволяет скрыть от глаз конкурентов и злоумышленников «внутренности» роутеров.

Помимо этого, зашифрованные образы прошивок помогают предотвратить создание и загрузку модифицированных версий со встроенными вредоносными программами.

Чтобы расшифровать образ прошивки, киберпреступнику (или конкуренту) потребуется либо достать ключ дешифровки, либо взломать алгоритм шифрования (при наличии соответствующих знаний).

Исследователь Ник Старк решил проанализировать последнюю версию прошивки D-Link (1.11B02), загрузив её с официального сайта техподдержки. Для изучения образа специалист использовал Binwalk, простенькую утилиту для обратного инжиниринга, как раз подходящую для извлечения и анализа прошивок.

Старк обнаружил в архиве два файла:

  • DIR3040A1_FW102B03.bin
  • DIR3040A1_FW102B03_uncrypted.bin

Приписка «uncrypted» к последнему файлу давала понять, что это может быть незашифрованная версия прошивки. Запустив Binwalk, исследователь убедился в этом — инструмент выдал массу полезной информации.

Эксперт выяснил, что в образе содержится незашифрованный бинарник прошивки. Его можно было извлечь и вытащить хранящиеся ключи шифрования.

«Нашёл! Заголовок uImage и сопутствующая файловая система. Можно извлечь всё это, используя команду binwalk -eM DIR3040A1_FW102B03_uncrypted.bin», — пишет Старк в блоге.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru