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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru