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.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru