COVID-bit — новый способ кражи данных из изолированных систем

COVID-bit — новый способ кражи данных из изолированных систем

COVID-bit — новый способ кражи данных из изолированных систем

Новый метод кибератаки на изолированные системы, получивший имя COVID-bit, использует электромагнитные волны для передачи данных. В результате атакующему нужно находиться приблизительно в двух метрах для получения информации с закрытых систем.

Злоумышленнику нужно «вооружиться» смартфоном или ноутбуком, который поможет принять данные, даже если между ним и атакуемым устройством находится стена.

Технику COVID-bit разработал специалист университета им. Бен-Гуриона в Негеве, Израиль, Мордехай Гури. В прошлом этот же эксперт рассказывал о способе обхода air gap с помощью SATA-кабеля, который использовался как радиоантенна.

Поскольку физически изолированные компьютеры работают на критически важных объектах (госсектор, энергетическая инфраструктура и т. п.), их отключают от публичных сетей из соображений безопасности. Именно поэтому способы кражи информации с таких устройств интересны как для исследователей, так и для хорошо подготовленных киберпреступников.

Как правило, для успешной атаки злоумышленник сначала должен получить физический доступ к изолированному компьютеру и установить в систему кастомную вредоносную программу. Среди ярких примеров подобных кибератак можно привести кампании Stuxnet.

Для реализации COVID-bit атакующему нужно создать программу, способную регулировать нагрузку центрального процессора и частоту его ядер. Причём это необходимо делать таким образом, чтобы заставить блоки питания компьютеров с воздушным зазором выдавать электромагнитное излучение в низкочастотном диапазоне (0–48 кГц).

«Основным источником электромагнитного излучения в стабилизаторе напряжения является внутренняя конструкция и характеристики переключения», — пишет Мордехай Гури в отчёте (PDF).

«При преобразовании переменного тока в постоянный (AC-DC) и постоянного тока с одного уровня напряжения на другой (DC-DC) компоненты MOSFET включаются и выключаются на определенных частотах, что создаёт меандр (сигнал прямоугольной формы)».

При этом волна может нести пейлоад или необработанные данные за последовательностью из восьми битов, означающих начало передачи.

 

Получателем такой информации может стать смартфон с небольшой рамочной антенной, подключенной к аудиоразъему 3,5 мм (можно сделать в виде наушников), или ноутбук. С помощью девайса может перехватить передачу данных, далее — воспользоваться фильтром шумоподавления, демодулировать «сырые» данные и расшифровать их.

 

Защита от COVID-bit очевидна: необходима жёстко ограничить доступ к изолированному компьютеру, чтобы ни у кого не было возможности установить вредоносную программу.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru