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.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru