Критическая дыра в BMC трехлетней давности актуальна и для серверов QCT

Критическая дыра в BMC трехлетней давности актуальна и для серверов QCT

Критическая дыра в BMC трехлетней давности актуальна и для серверов QCT

Эксперты Eclypsium обнаружили, что серверы от Quanta Cloud Technology тоже уязвимы к атакам Pantsdown (англ. «застать врасплох»), об угрозе которых стало известно еще в 2019 году. Проблема связана с наличием критической уязвимости в BMC-контроллерах, которая позволяет захватить контроль над хостом и получить доступ к другим серверам в сети.

Микроконтроллеры BMC (Baseboard Management Controller) широко используются для удаленного управления серверными платформами. Они устанавливаются на материнской плате или подключаются как плата расширения по шине PCI и всегда активны, вне зависимости от состояния хост-сервера.

Уязвимость CVE-2019-6260 (9,8 балла CVSS), получившая известность как Pantsdown, позволяет получить удаленный доступ на чтение / запись к физическому пространству адресов BMC и выполнить любой код на сервере. В случае успешного эксплойта злоумышленник сможет украсть важные данные, перезаписать прошивку, развернуть руткит, вывести из строя хост-сервер и добраться до других серверов в той же группе IPMI — например, для внедрения в сеть шифровальщика.

После того, как стало известно об опасной находке (январь 2019), несколько крупных производителей серверных продуктов проверили свои портфолио и опубликовали информационные бюллетени, в том числе Supermicro, IBM, HP и Gigabyte. В прошлом году выяснилось, что проблема также затрагивает серверы QCT — решения для ЦОД, которые используют, в частности, Facebook и Rackspace.

Специалисты Eclypsium создали PoC-эксплойт для Pantsdown, который успешно отработал на QuantaGrid D52B с новейшей публично доступной прошивкой. Вендору сообщили о проблеме в октябре; в прошлом месяце вышло соответствующее обновление, которое распространяется в частном порядке — публикации, как узнали авторы отчета, не предвидится.

Из-за этого в Eclypsium не смогли определить, сколько QCT-серверов все еще под угрозой. Известно только, что Pantsdown актуальна для моделей D52BQ-2U, D52BQ-2U 3UPI и D52BV-2U, которые используют уязвимую версию BMC (4.55.00). Во избежание таких неприятностей, как iLOBleed, пользователям рекомендуют своевременно обновлять прошивки и регулярно проверять их на наличие признаков компрометации.

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