Уязвимость в стандарте Wi-Fi позволяет проводить атаки с подделкой SSID

Уязвимость в стандарте Wi-Fi позволяет проводить атаки с подделкой SSID

Уязвимость в стандарте Wi-Fi позволяет проводить атаки с подделкой SSID

С помощью уязвимости в стандарте Wi-Fi IEEE 802.11 злоумышленники обманным путем могут заставить пользователей подключиться к незащищенным сетям. В этом случае пользовательский интерфейс клиента будет отображать SSID, отличный от идентификатора реальной сети, к которой он подключен.

На сайте Top10VPN сообщалось, что жертвы таких атак подвергаются риску перехвата и манипулирования трафиком.

Исследователи бельгийского университета KU Leuven обнаружили брешь, получившую идентификатор CVE-2023-52424. Данная уязвимость затрагивает клиентов Wi-Fi во всех операционных системах. К пострадавшим относятся сети Wi-Fi, основанные на широко распространенном протоколе WPA3, WEP и 802.11X/EAP. 

Исследователи пишут, что причина этой бреши в конструкции Wi-Fi кроется в том, что стандарт IEEE 802.11 не всегда требует аутентификации идентификатора беспроводной сети при подключении к ней клиента. 

Исследователи поясняют, что для аутентификации себя и клиентов, а также для согласования ключей шифрования современные сети Wi-Fi используют 4-сторонний хендшейк с применением общего парного мастер-ключа (PMK). Он может быть получен различными способами в зависимости от версии Wi-Fi и конкретного используемого протокола аутентификации. 

Проблема в том, что стандарт IEEE 802.11 не всегда требует включать SSID в процесс получения ключа, то есть не предписывает прохождение аутентификации идентификатора беспроводной сети при подключении к ней клиента. 

В этом случае злоумышленники могут установить несанкционированную точку доступа, подделать SSID доверенной сети и использовать ее для понижения рейтинга жертвы до менее доверенной сети.

Эксплуатация данной бреши актуальна только при наличии двух сетей Wi-Fi с общими учетными данными. Такая ситуация возможна, когда в организации есть сеть 2,4 ГГц и отдельный диапазон 5 ГГц, каждый из которых имеет свой SSID, но одинаковые учетные данные.

Зачастую, все клиентские устройства организации подключаются к более защищенной сети 5 ГГц. Находящийся достаточно близко к сети злоумышленник может установить неавторизованную точку доступа с тем же SSID, что и в диапазоне 5 ГГц для получения и пересылки всех кадров аутентификации в более слабую точку доступа 2,4 ГГц, а также заставить клиентские устройства подключаться к этой сети.

Для устранения данной проблемы Top10VPN и исследователи порекомендовали:

  • обновление стандарта Wi-Fi, чтобы сделать аутентификацию SSID обязательной;
  • избегать повторного использования учетных данных в разных SSID;
  • усовершенствовать защиту маячков, которые точка доступа периодически передает для объявления своего присутствия, чтобы подключенные клиенты могли обнаружить, когда SSID меняется.

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