ETHERLED — новый метод кражи данных из физически изолированных систем

ETHERLED — новый метод кражи данных из физически изолированных систем

Израильский специалист Мордечай Гури нашёл новый способ извлечь данные из физически изолированных систем (air gap — «воздушный зазор») с помощью светодиодных индикаторов на сетевых картах. Вектор получил имя “ETHERLED“.

По словам Гури, его метод превращает мигающий свет в азбуку Морзе, который может расшифровать потенциальный атакующий. Для этого злоумышленнику понадобится камера, которая обеспечит прямую видимость светодиодных индикаторов на карте физически изолированного компьютера.

Но сначала на целевое устройство нужно поместить вредоносную программу, которая будет содержать модифицированную версию прошивки сетевой карты.

 

Несмотря на всю защищённость «воздушного зазора», такие устройства всё равно используют сетевую карту. Киберпреступнику остаётся заразить их специально разработанным вредоносом, который подменит драйвер карты злонамеренной копией, меняющей цвет светодиода и частоту мигания. Это позволяет отправлять атакующему волны закодированных данных.

Более того, ETHERLED может работать и с другим аппаратным обеспечением и периферийными устройствами, нужно лишь, чтобы они использовали светодиоды для передачи статуса. Другими словами, подойдут маршрутизаторы, сетевые хранилища, принтеры, сканеры и другие подключаемые девайсы.

В сравнении с другими методами извлечения данных из изолированных компьютеров ETHERLED (PDF) отличается более скрытым подходом, который с меньшей долей вероятности вызовет подозрения.

Как отметил Мордечай Гури в своём исследовании, вредоносный драйвер может эксплуатировать открытую или недокументированную функциональность аппаратной начинки. В результате появляется возможность манипулировать скоростью сетевого подключения, включать и отключать Ethernet-интерфейс. Это приводит к миганию светодиода и изменению его цвета.

 

Мордечай также опубликовал материал под названием “GAIROSCOPE“ (PDF), который описывает и другой способ извлечения данных. Эксперт даже записал специальное видео, демонстрирующее его находки:

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Авторы сложных сценариев отъема денег у юрлиц стали использовать ИИ, чтобы ускорить сбор данных о намеченных жертвах. В RTM Group зафиксировали сотни случаев хорошо подготовленных атак на малый и средний бизнес.

Сама мошенническая схема выглядит, как BEC-атака, только вместо имейл используются мессенджер (в данном случае Telegram) и телефонная связь. Применение ИИ, по оценке экспертов, позволило повысить эффективность обмана на 40%; при этом преступный доход ОПГ средней величины (10 участников) может ежедневно составлять от 1 млн до нескольких десятков млн рублей.

В ходе подготовки злоумышленники, вооружившись ИИ, собирают информацию из слитых в Сеть баз. Найдя совпадения по месту работы и совместным счетам, они разбивают мишени на пары: владелец – управляющий компании, гендиректор – его зам, директор – главбух и т. п.

Затем в Telegram создаются поддельные аккаунты лидеров каждой пары, и боты начинают слать сообщения от их имени, вовлекая подчиненных в диалог. В качестве темы обычно используются непорядочность знакомых / клиентов либо мифическая проверка со стороны правоохраны (к примеру, ФСБ).

Сообщения бота могут содержать фамилии реальных представителей госорганов, скриншоты специально составленных документов. После такой обработки следует звонок персоны, упоминавшейся в ходе беседы.

Лжеревизор начинает задавать вопросы о случаях мошенничества, долгах, неких платежах, пытаясь определить финансовую проблему, которую можно использовать как предлог для выманивания денег переводом на левый счет.

«Основной рекомендацией по минимизации рисков является постоянное внимание к деталям в ходе виртуального общения с партнерами по бизнесу и сотрудниками, особенно когда речь идет о проблемах с законом, переводах финансовых средств, проверках компетентных органов, — заявили эксперты «Известиям». — Также специалисты RTM Group рекомендуют не выкладывать в публичный доступ прямые контакты руководителей компаний и департаментов».

На днях мы анализировали «злые» аналоги ChatGPT: xxXGPT, WormGPT, WolfGPT, FraudGPT, DarkBERT, HackerGPT. Рассказали, в чём состоит опасность и как с нею бороться.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru