Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Группа израильских исследователей обнаружила возможность атаки, позволяющей перехватывать данные непосредственно из оперативной памяти оборудования. Она получила название RAMBO (Radiation of Air-gapped Memory Bus for Offense, перехват данных через воздушный зазор с помощью излучения).

Системы с воздушным зазором, не подключенные к публичному интернету, используются в критически важных средах с высокими требованиями к безопасности, включая госуправление, оборону, атомную энергетику, опасные производства.

Однако такие системы могут быть заражены вредоносными программами через недобросовестных сотрудников или цепочки поставок. Самым известным примером такой атаки стали Stuxnet и Industroyer.

Атака с помощью RAMBO, как сообщило издание BleepingComputer, позволяет перехватывать данные получателю, расположенному поблизости, на расстоянии до 7 метров. Для перехвата используется электромагнитное излучение, которое испускают модули памяти.

 

Однако скорость обмена данными очень низкая — 128 байт/с. Но этого достаточно для перехвата небольших объемов данных, например паролей или ключей шифрования. В среднем на перехват пароля требуется около секунды, ключа шифрования — от 4 до 42 секунд.

Исследователи подготовили набор рекомендаций для противостояния таким атакам. Они включают усиление норм по физической безопасности объектов, а также экранирование модулей памяти.

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