В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

В 5G нашли новую брешь, позволяющую отследить геолокацию и провести DoS

Исследователи снова углубились в архитектуру 5G и обнаружили уязвимость в определённых сетевых функциях. В случае успешной эксплуатации этой бреши злоумышленник может провести DoS-атаку на 5G-сеть мобильного оператора.

Баг в концепции «сетевой нарезки» (Network Slicing) выявили специалисты компании AdaptiveMobile. 4 февраля 2021 года они передали всю необходимую информацию представителям «Ассоциации GSMA». В результате уязвимости присвоили идентификатор CVD-2021-0047.

Как известно, сервис-ориентированная архитектура, на которой основано пятое поколение мобильной связи 5G, предполагает модель «сетевой нарезки». Как следует из имени, при Network Slicing основная сетевая инфраструктура делится на множество независимых виртуальных сетей, каждая из которых заточена под конкретную задачу.

 

Один такой «слайс» при этом содержит группу сетевых функций, которые могут либо предназначаться для конкретного сегмента, либо делиться уже между несколькими слайсами. Согласно отчёту AdaptiveMobile, такая реализация имеет существенные изъяны по части сетевой безопасности. Например, открывается возможность для следующих вредоносных действий:

Несанкционированный доступ к слайсу путём брутфорса. В этом случае «скомпрометированный» слайс может использоваться для доступа к данным другого сегмента. Другими словами, злоумышленник может получить доступ к геолокации абонентов.

DoS-атака на другую сетевую функцию с использованием злонамеренного слайса.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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