Microsoft устранила в Windows 0-day, фигурирующую в атаках Emotet

Microsoft устранила в Windows 0-day, фигурирующую в атаках Emotet

Microsoft устранила в Windows 0-day, фигурирующую в атаках Emotet

Microsoft порадовала пользователей последним в этом году набором обновлений, устраняющих в общей сложности 67 уязвимостей, среди которых есть критические бреши и даже 0-day. Одна из дыр используется в реальных атаках киберпреступников.

Согласно примечанию разработчиков, среди устранённых уязвимостей есть баги, приводящие к удалённому выполнению кода, повышению прав в системе, отказу в обслуживании (DoS) и спуфингу.

Список затронутых продуктов корпорации включает набор офисных приложений Microsoft Office, Edge-версию браузера Edge, ядро операционной системы Windows, RDP, PowerShell и сервер печати (Print Spooler).

Из шести пропатченных уязвимостей нулевого дня одна (CVE-2021-43890) используется в атаках операторов известной вредоносной программы Emotet. Напомним, что она получила 7,1 балла по шкале CVSS и высокую степень опасности. По словам Microsoft, корпорация в курсе этих кибератак.

Ещё одна 0-day получила идентификатор CVE-2021-41333 и 7,8 балла, она приводит к повышению прав в системе. К слову, все 0-day в этом наборе допускают повышение привилегий:

  • CVE-2021-43880 — позволяет атакующему удалить определённые файлы в системе жертвы.
  • CVE-2021-43893 — 7,5 балла, затрагивает Windows Encrypting File System (EFS).
  • CVE-2021-43240 — 7,8 балла, затрагивает NTFS Set Short Name. Код демонстрационного эксплойта лежит в открытом доступе.
  • CVE-2021-43883 — затрагивает «родной» установщик Windows Installer. Получила 7,8 балла.

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