Видеоклипу Джанет Джексон присвоили CVE— крашит жесткие диски ноутбуков

Видеоклипу Джанет Джексон присвоили CVE— крашит жесткие диски ноутбуков

Видеоклипу Джанет Джексон присвоили CVE— крашит жесткие диски ноутбуков

Видеоклип Джанет Джексон на песню “Rhythm Nation”, вышедший в 1989 году, официально признали проблемой в безопасности и даже назначили ему CVE-идентификатор. Все дело в том, что жесткие диски стареньких компьютеров просто зависают при попытке воспроизвести его.

По факту это классическая DoS-проблема, которой присвоили собственный ID. Жесткие диски, установленные на ряде ноутбуков 2005 года, начинают некорректно работать или аварийно завешать работу при встрече с CVE-2022-38392.

О проблеме с клипом Джанет Джексон рассказал блогер Реймонд Чен, упомянув своего коллегу, который и выявил странное поведение отдельных лэптопов при просмотре “Rhythm Nation”. В процессе изучения проблемы выяснились ещё более интересные подробности. Чен описывает это так:

«На одном из ноутбуков пытались воспроизвести видеоклип, однако сбой в работе произошел у стоящего рядом лэптопа, хотя на нем видео не запускалось».

«Оказалось, что в песне содержится одна из естественных резонансных частот для жестких дисков, установленных в моделях ноутбуков 5400 rpm».

Здесь речь ищет о физическом феномене, который называют резонансом — когда издаваемый объектом звук производит колебания на той же частоте, что и звуковые волны, исходящие от другого объекта.

Интересно, что видеоклип Джанет Джексон все-таки получил свой идентификатор от MITRE, то есть фактическими может считаться уязвимостью. Как отметил Чен, производители аппаратной составляющей решили эту проблему.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru