LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

Эксперты открыли новый метод извлечения данных, который задействует Ethernet-кабели в качестве передающей антенны. Этот способ интересен тем, что с его помощью можно украсть конфиденциальные данные из физически изолированных систем.

Новый вектор получил имя “LANtenna Attack”, а за его открытием стоят специалисты Центра исследований в сфере кибербезопасности и Университета имени Бен-Гуриона.

«Интересно, что именно кабели, призванные защищать физически изолированные системы, на этот раз сами стали уязвимостью», — объясняют эксперты.

LANtenna Attack позволяет вредоносному коду пробраться в защищённые системы, похитить конфиденциальные данные, а затем передать их в зашифрованном виде с помощью радиоволн, используя Ethernet-кабели в качестве антенн. Затем эти сигналы получит приёмник, расшифрует данные и отправит атакующему.

«Стоит отметить, что вредоносный код может запуститься в процессе на уровне пользователя и спокойно работать из виртуальной машины», — пишут в отчёте «LANTENNA: Exfiltrating Data from Air-Gapped Networks via Ethernet Cables» (PDF) исследователи.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru