BLESA — Bluetooth-атака, затрагивающая миллиарды мобильных устройств

BLESA — Bluetooth-атака, затрагивающая миллиарды мобильных устройств

BLESA — Bluetooth-атака, затрагивающая миллиарды мобильных устройств

Миллиарды ноутбуков, планшетов и «умных» устройств используют технологию Bluetooth, уязвимую перед новой формой спуфинг-атаки. Проблема безопасности затрагивает протокол «Bluetooth с низким энергопотреблением» (Bluetooth Low Energy, BLE). Новый вектор атаки назвали BLESA (Bluetooth Low Energy Spoofing Attack).

Протокол «Bluetooth с низким энергопотреблением» был разработан для экономии заряда батареи девайса при поддержании активного Bluetooth-соединения в течение максимально возможного времени.

Благодаря бережному отношению к аккумулятору BLE стал невероятно популярен за последние десять лет. Другими словами, сложно представить себе мобильное устройство, опирающееся на заряд батареи, без Bluetooth Low Energy.

Именно поэтому исследователи в области кибербезопасности часто проверяют защищённость BLE — ищут уязвимости в технологии. Надо сказать, что часто экспертам удаётся найти проблемы безопасности.

Однако раньше все исследования ограничивались процессом создания пары и, по сути, игнорировали большую часть BLE. Теперь же семь специалистов Университета Пердью сосредоточились на другой важной составляющей протокола — переподключении.

Этот процесс происходит в момент, когда два устройства удалились друг от друга на слишком большое расстояние, а потом снова вошли в зону действия Bluetooth. В нормальных условиях при переподключении девайсы должны проверить криптографические ключи друг друга.

Тем не менее специалисты выяснили, что официальные спецификации BLE недостаточно описывают процесс переподключения. В результате в имплементацию протокола закрались две системные ошибки:

  1. Аутентификация при переподключении необязательна, скорее — опциональна.
  2. Аутентификацию можно обойти.

Именно так появилась почва для атаки BLESA. Исследователи записали видеоролики, в которых демонстрируется этот вектор.

 

С подробным отчётом экспертов можно ознакомиться в документе «BLESA: Spoofing Attacks against Reconnections in Bluetooth Low Energy» (PDF, PDF).

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru