TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

Исследователи разработали вектор атаки, работающий практически против каждого VPN-приложения и заставляющий отправлять и получать трафик за пределами зашифрованного туннеля. Метод получил имя TunnelVision.

Фактически TunnelVision в случае использования нивелирует все преимущества VPN-приложений, основная задача которых — помещать входящий и исходящий трафик в зашифрованный туннель и скрывать реальный IP-адрес пользователя.

По словам специалистов, их метод затрагивает все VPN-приложения, уязвимые в момент подключения к вредоносной сети. Более того, эксперты также отметили, что защититься от такой атаки нельзя, если только VPN не запущен в системах Linux или Android.

Вектор TunnelVision стал актуальным в далёком 2002 году. На сегодняшний день, по оценкам исследователей, злоумышленники могут использовать его в реальных кибератаках.

В посвящённом TunnelVision видеоролике Leviathan Security поясняет: трафик целевого пользователя демаскируется и направляется через атакующего, последний может прочитать, удалить или видоизменить утёкший трафик.

 

Суть TunnelVision основывается на взаимодействии с DHCP-сервером, выделяющим устройствам IP-адреса. Атака задействует параметр, известный как опция 121, для перенаправления данных на сам DHCP-сервер. Опция 121 позволяет серверу отменять правила маршрутизации по умолчанию.

 

Интересно, что Android — единственная операционная система, полностью защищающая VPN-приложения от TunnelVision, поскольку в ней не задействуется опция 121.

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