ETHERLED — новый метод кражи данных из физически изолированных систем

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:

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru