В общем доступе обнаружены сотни проектов Microsoft Dynamics

В общем доступе обнаружены сотни проектов Microsoft Dynamics

В общем доступе обнаружены сотни проектов Microsoft Dynamics

Ошибка в конфигурации сервера хранения данных в облаке Microsoft Azure поставила под угрозу сохранность 3800+ файлов с исходными кодами и другой внутренней информацией участников проектов Microsoft Dynamics. По свидетельству vpnMentor, эти данные, общим объемом 63 Гбайт, были загружены на сервис в период с января по сентябрь 2016 года.

Связанные бизнес-приложения линейки Microsoft Dynamics предназначены в основном для управления ресурсами предприятий (ERP) и взаимодействия с клиентами (CRM). Многие из них — разработки сторонних компаний, которые Microsoft покупает и предоставляет в пользование солидным клиентам (финансистам, ритейлерам, госструктурам) под своим брендом.

Угрозу утечки данных, имеющих отношение к Microsoft Dynamics, исследователи обнаружили в начале января этого года. По их словам, слабая защита облачного хранилища позволяла даже неискушенному хакеру с легкостью получить доступ к содержимому сервера — такому как заявки на участие в проекте, описание продуктов, исходные коды, вшитые пароли. Многие из этих разработок уже запущены в производство.

Предварительное расследование показало, что это хранилище может принадлежать канадской консалтинговой компании Adoxio KPMG или самой Microsoft. Поскольку доступ к содержимому плохо защищенного сервера открывал возможность для промышленного шпионажа и кражи интеллектуальной собственности, авторы находки в срочном порядке связались с обоими предполагаемыми владельцами.

Ответ из KPMG последовал незамедлительно: они заявили, что не имеют отношения к данному Azure-аккаунту, и посоветовали обратиться в Microsoft. Последняя долго кормила vpnMentor автоответами, но к концу февраля исследователи обнаружили, что защита хранилища усилена.

Когда, наконец, последовал долгожданный вразумительный отклик от техногиганта, оказалось, что тот принял сигнал vpnMentor за извещение о некой уязвимости в его софте. В итоге факт утечки Microsoft не признала и свою ответственность за нее не подтвердила.

И только недавно, когда эта история получила огласку в СМИ, один из журналистов сообщил исследователям, что Microsoft назвала провинившийся аккаунт в Azure демоверсией, то есть в неявном виде признала-таки его своим.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru