Microsoft Defender научился детектировать незащищённые сети Wi-Fi

Microsoft Defender научился детектировать незащищённые сети Wi-Fi

Microsoft Defender научился детектировать незащищённые сети Wi-Fi

Встроенный в Windows защитный софт Microsoft Defender теперь может автоматически детектировать незащищённые сети Wi-Fi и уведомлять пользователей при подключении к ним.

Как известно, функциональность Defender VPN предусматривает защиту личных данных при подключении к общедоступным Wi-Fi-сетям, шифруя и перенаправляя трафик через серверы Microsoft.

Теперь корпорация пишет, что разработчики доработали Defender VPN и оснастили его возможностью автоматически детектировать и предупреждать пользователей о небезопасных сетях.

«Мы добавили функциональность детектирования небезопасных и подозрительных сетей Wi-Fi, которая реализована с помощью эвристики Defender», — пишет Microsoft.

«Защитное решение изучает сразу несколько характеристик точки доступа и выносит вердикт, является ли она подозрительной. Помимо этого, пользователи получают уведомления о подключении к небезопасным точкам».

 

На данный момент нововведение доступно только в версиях Defender для Android, iOS и Windows. Аналогичные возможности должны скоро появиться и в macOS-версии.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru