Давняя уязвимость TCP/IP все еще актуальна для миллионов IoT-устройств

Давняя уязвимость TCP/IP все еще актуальна для миллионов IoT-устройств

Давняя уязвимость TCP/IP все еще актуальна для миллионов IoT-устройств

Новый этап реализации проекта Memoria компании Forescout выявил еще девять уязвимых стеков TCP/IP, на которые полагаются миллионы IoT-устройств. Новые находки, объединенные под именем Number:Jack, связаны с фундаментальным аспектом TCP — нумерацией передаваемых сегментов данных.

Согласно стандарту RFC 793, установка нового TCP-соединения предполагает создание и обмен значениями ISN (Initial Sequence Number) — начальными порядковыми номерами сегментов, гарантирующими доставку данных. Эти ISN по идее должны генерироваться случайным образом, чтобы уберечь передаваемые данные от манипуляций и подмены.

Практика показала, что из-за недочетов в реализации стека TCP/IP номера ISN зачастую получаются не совсем случайными, и злоумышленник может без особого труда их угадать и подменить, чтобы вызвать отказ в обслуживании, организовать перехват нешифрованного трафика, перенаправить жертву на вредоносный сайт или напрямую загрузить на ее компьютер зловреда.

О возможности атаки с предсказанием порядковых номеров ISN эксперты предупреждали еще в 90-х годах прошлого столетия, и такие уязвимости уже почти полностью истребили в Windows, Linux и других широко используемых ИТ-продуктах. К сожалению, в мире интернета вещей подобные бреши до сих пор нередки и часто передаются по наследству, позволяя злоумышленникам обойти аутентификацию и получить дополнительный доступ к атакуемой сети.

По этой причине эксперты Forescout решили запустить проект Memoria, предметом которого является исследование защищенности стеков TCP/IP, используемых в современных встраиваемых и IoT-устройствах. На первом этапе им удалось выявить 33 уязвимости в четырех широко используемых TCP/IP-библиотеках; те находки получили известность как Amnesia:33.

Для второго этапа Project Memoria исследователи расширили контрольную выборку, добавив еще несколько популярных стеков. Проверка различных реализаций генератора ISN на соответствие нормам дала следующие результаты:

  • CVE-2020-27213 в Nut/Net 5.1;
  • CVE-2020-27630 в uC/TCP-IP 3.6.0;
  • CVE-2020-27631 в CycloneTCP 1.9.6;
  • CVE-2020-27632 в NDKTCPIP 2.25;
  • CVE-2020-27633 в FNET 4.6.3;
  • CVE-2020-27634 в uIP 1.0, затрагивает Contiki-OS 3.0 и Contiki-NG 4.5;
  • CVE-2020-27635 в PicoTCP 1.7.0 и PicoTCP-NG.

Все найденные уязвимости оценены в 7,5 балла по шкале CVSS. Вендоры и кураторы проектов поставлены в известность и уже приняли соответствующие меры — кроме одного. Разработчики uIP никак не отреагировали на уведомление от Forescout, так что их планы неизвестны.

Устройства, использующие названные TCP/IP-стеки, эксперты выявлять не стали, чтобы не давать подсказку злоумышленникам. Они только отметили, что такие подробности могли быть опубликованы для некоторых медицинских аппаратов, систем мониторинга работы газотурбинных установок и систем хранения данных.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru