Инструмент Snappy защитит от вредоносных точек Wi-Fi в общественных местах

Инструмент Snappy защитит от вредоносных точек Wi-Fi в общественных местах

Инструмент Snappy защитит от вредоносных точек Wi-Fi в общественных местах

Исследователи в области кибербезопасности выпустили инструмент под названием Snappy. «Снэппи» помогает засечь фейковые или вредоносные точки Wi-Fi, через которые злоумышленники похищают данные пользователей.

Этот вектор атаки описывался уже давно: условный киберпреступник создаёт фейковые точки доступа в супермаркетах, кофейнях и торговых центрах. Скорее всего, посетители общественных мест будут думать, что это безобидная общедоступная сеть Wi-Fi.

Поскольку злоумышленники контролируют маршрутизатор, после подключения пользователя они смогут перехватывать и изучать отправляемые и получаемые данные — классическая атака вида «человек посередине» (Man-in-the-Middle).

Том Нивз из Trustwave подчёркивает, что спуфинг MAC-адреса и идентификатора SSID легитимных точек доступа — плёвое дело для киберпреступников. Именно Нивз с командой разработал Snappy, который поможет снизить риски для посетителей общественных мест.

В частности, инструмент подскажет, подлинной ли является точка доступа, к которой пытается подключиться устройство. Задача Snappy — детектировать фейковые и вредоносные девайсы.

В процессе анализа Beacon Management Frames Нивзу пришло в голову, что существуют некоторые статичные элементы: производитель маршрутизатора, BSSID, поддерживаемая скорость, канал, страна, максимальная мощность передачи и т. п.

Все эти данные могут варьироваться от точки к точке, однако будут абсолютно идентичны, если речь о конкретной сети Wi-Fi.

 

Нивз понял, что можно объединить все перечисленные элементы и хешировать их с помощью SHA256. Этот метод позволяет создать уникальную подпись для каждой точки доступа, а инструмент будет искать совпадения и несоответствия. Snappy в этом случае будет выявлять отличия и принимать решение о том, что точка может быть мошеннической.

Инструмент доступен бесплатно в виде Python-скрипта на GitHub. Более того, Snappy также способен засекать точки доступа, созданные Airbase-ng — излюбленной тулзой атакующих.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru