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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru