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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru