53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

53% IoT-устройств в больницах содержат известные критические уязвимости

Прошлый год показал, что многие операторы программ-вымогателей считают своей основной целью медицинские учреждения и сферу здравоохранения. Ранее невиданный объём кибератак на медучреждения заставил экспертов уделить больше внимания изучению критических уязвимостей в больничном оборудовании.

Изучением проблемы занялись специалисты компании Cynerio, отметившие, что на сегодняшний день наблюдается недооценка рисков, связанных с «умными» устройствами, работающими в медицинских учреждениях.

Согласно отчёту Cynerio, 53% больничных IoT-устройств содержат известные критические уязвимости. Более того, треть прикроватных девайсов, от которых пациенты зависят больше всего, также подвержены критическим проблемам в безопасности.

Если злоумышленники будут атаковать такие устройства, уязвимости помогут им вызвать сбой в работе оборудования, скомпрометировать конфиденциальные данные и даже стать угрозой для здоровья и жизни пациентов.

Инфузионные насосы, одни из самых распространённых устройств сферы здравоохранения, создают львиную долю риска. У 73% таких девайсов имеются проблемы, связанные с багами и уязвимостями.

Команда Cynerio также подчеркнула, что серьёзной угрозой является использование устаревших версий операционной системы Windows, которые на текущий момент обслуживают большинство устройств в медицинских учреждениях.

Не стоит списывать со счетов и использование паролей по умолчанию. От этой практики срочно стоит отойти всем, кто работает с девайсами, установленными в больницах и госпиталях.

Шифрование не делает VPN невидимым: как сети распознают защищённый трафик

Пользователь Хабра под ником mr_tom объяснил, почему зашифрованное VPN-соединение всё равно можно обнаружить и заблокировать. Содержимое туннеля остаётся недоступным наблюдателю, но само соединение продолжает оставлять вполне заметные следы. Система фильтрации может видеть IP-адрес сервера, порт, транспорт, особенности начала обмена, размеры пакетов, интервалы между ними и поведение потока во времени.

Прочитать переписку она не способна, зато определить, на что похож трафик, — вполне. Шифрование надевает на данные броню, но не выдаёт им плащ-невидимку.

Для простейшей блокировки DPI вообще не требуется: достаточно ограничить известный IP-адрес, подсеть, порт или транспорт. Более сложные системы анализируют сочетание признаков и формируют отпечаток — профиль характерных свойств соединения.

 

Дополнительным инструментом становится active probing. Если конечная точка кажется подозрительной, система сама подключается к серверу и изучает его ответ. Поэтому значение имеет не только поведение трафика пользователя, но и реакция серверной стороны на посторонние запросы.

Автор отдельно разбирает популярную связку VLESS, XHTTP и REALITY. Называть её тремя VPN-протоколами некорректно: компоненты работают на разных уровнях. VLESS задаёт логику взаимодействия клиента и сервера, XHTTP отвечает за транспорт, а REALITY — за защиту транспортного соединения и внешний TLS-профиль.

Использование порта 443 тоже не превращает любой VPN в обычный HTTPS. Классификатор может учитывать рукопожатие и последующее поведение потока, а не только номер порта.

Главный вывод: неблокируемого VPN как универсальной инженерной категории не существует. Даже замаскированное соединение можно ограничить по IP, новым сигнатурам или результатам активной проверки. Поэтому безопасность шифрования и устойчивость к распознаванию — две разные характеристики.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru