Уязвимость Kalay позволяет взломать миллионы IoT-устройств

Уязвимость Kalay позволяет взломать миллионы IoT-устройств

Уязвимость Kalay позволяет взломать миллионы IoT-устройств

Исследователи из компании FireEye Mandiant обнаружили критическую уязвимость в ключевом компоненте облачной платформы Kalay. Отслеживаемая под идентификатором CVE-2021-28372 брешь угрожает миллионам IoT-устройств.

По словам экспертов, удалённый злоумышленник может сравнительно легко использовать уязвимость в атаке, которая в итоге позволит получить полный контроль над целевым девайсом. Единственное, что потребуется атакующему — уникальный идентификатор Kalay (UID) атакуемого пользователя.

На самом деле, добраться до идентификатора также несложно. В этом киберпреступнику поможет, например, социальная инженерия.

«Выявленные проблемы затрагивают ключевой компонент платформы Kalay. На данный момент нам не удалось составить полный список затронутых уязвимостями устройств. Однако на сайте ThroughTek есть информация о 83 миллионах активных девайсов, находящихся в зоне риска из-за бреши Kalay», — пишут специалисты Mandiant.

«Для успешной атаки злоумышленнику потребуются знания протокола Kalay, а также возможность генерировать и отправлять сообщения. Помимо этого, атакующий должен выяснить уникальный идентификатор, для чего может пригодиться социальная инженерия или дыры в API, которые возвращают UID».

Как только злоумышленник получит идентификатор целевого устройства, он сможет отправить специально созданный запрос сети Kalay, который приведёт к регистрации ещё одного устройства с тем же UID. После этого Kalay перезапишет существующий девайс.

Если пользователь попытается подключиться к устройству, соединение отправится атакующему, который уже смоет перехватить учётные данные жертвы.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru