Брешь Wi-Fi-протокола IEEE 802.11 выдаёт атакующим сетевой трафик

Брешь Wi-Fi-протокола IEEE 802.11 выдаёт атакующим сетевой трафик

Брешь Wi-Fi-протокола IEEE 802.11 выдаёт атакующим сетевой трафик

Исследователи выявили серьёзную уязвимость в основе Wi-Fi-протокола IEEE 802.11. С помощью этой бреши злоумышленники могут заставить точку доступа выдать сетевые фреймы в виде простого текста.

Фреймы Wi-Fi представляют собой контейнеры данных, состоящие из заголовка, полезной нагрузки и конечной части, в которую входят MAC-адрес, источник и местоназначения трафика и т. п.

Эти фреймы должны выстраиваться в очередь и выдаваться под контролем, чтобы избежать конфликтов и максимизировать производительность обмена данными. Как выяснили специалисты, выстроенные в очередь данные недостаточно защищены от условных злоумышленников.

В результате киберпреступники могут управлять передачей данных, проводить спуфинг, перенаправлять фреймы и захватывать сетевой трафик. Проведённый экспертами Северо-Восточного университета анализ показал, что этот вектор атаки затрагивает многие устройства и операционные системы (Linux, FreeBSD, iOS и Android).

Протокол IEEE 802.11 располагает механизмами энергосбережения, благодаря которым девайсы экономят электроэнергию. Это достигается путём буферизации и постановки в очередь фреймов, предназначенных для спящих устройств.

Если такое устройство переходит в спящий режим, оно отправляет точке доступа кадр с заголовком, в котором содержится бит энергосбережения. Однако есть проблема: стандарт не предусматривает явных указаний по управлению безопасностью фреймов в очереди.

Как следствие: атакующий может подделать MAC-адрес устройства и отправить точке доступа энергосберегающие фреймы, поставив их в очередь. После этого злоумышленник отправляет данные о пробуждении спящего девайса и получает стек сохранённых фреймов.

Как правило, передаваемые фреймы шифруются с помощью специального ключа, который расшаривается всем устройствам в сети Wi-Fi, или с помощью парного ключа шифрования, уникального для каждого девайса.

Тем не менее киберпреступник может отправить точке доступа фреймы аутентификации и заставить её передать данные в виде открытого текста.

 

Технические детали выявленной уязвимости исследователи опубликовали в своём отчёте (PDF).

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru