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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru