AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

AirSnitch рушит защиту Wi-Fi: перехват трафика возможен даже при шифровании

Исследователи показали новый вектор атак на Wi-Fi под названием AirSnitch. По их словам, проблема кроется не в конкретной версии шифрования вроде WEP или WPA, а глубже — на самых нижних уровнях сетевой архитектуры. AirSnitch позволяет обойти механизм изоляции клиента — ту самую функцию, которую производители роутеров обещают как защиту от «соседа по Wi-Fi».

Идея изоляции проста: устройства внутри одной сети не должны напрямую «видеть» друг друга.

Но исследователи обнаружили, что из-за особенностей работы на уровнях Layer 1 и Layer 2 (физический и канальный уровни) можно добиться рассинхронизации идентификации клиента в сети. В итоге атакующий получает возможность провести полноценную двустороннюю атаку «человек посередине» (MitM) — перехватывать и изменять трафик.

Причём речь идёт не о каком-то одном бренде. Уязвимости подтвердились на роутерах Netgear, D-Link, TP-Link, ASUS, Ubiquiti, Cisco, а также на устройствах с DD-WRT и OpenWrt. Все протестированные модели оказались уязвимы хотя бы к одному варианту атаки.

 

Если соединение не защищено HTTPS, атакующий может читать и изменять весь трафик: логины, пароли, cookies, платёжные данные. Даже при использовании HTTPS возможны атаки через DNS-отравление или перехват доменных запросов.

Отдельно исследователи показали, что атака может работать даже между разными SSID, если они используют общую инфраструктуру. В корпоративных сетях это позволяет перехватывать трафик между точками доступа через распределительный коммутатор.

В теории это также открывает путь к атакам на RADIUS — систему централизованной аутентификации в корпоративных сетях.

В отличие от старых атак вроде взлома WEP, здесь злоумышленнику нужно уже иметь доступ к сети (или к связанной инфраструктуре). Это не атака «из машины на парковке» по умолчанию. Тем не менее в публичных сетях риск очевиден.

Некоторые производители уже начали выпускать обновления, но часть проблем может требовать изменений на уровне чипсетов. А единого стандарта изоляции клиентов не существует — каждый вендор реализует его по-своему.

Исследователи и эксперты советуют:

  • избегать публичных Wi-Fi, если это возможно;
  • использовать VPN (понимая его ограничения);
  • по возможности раздавать интернет с мобильного устройства;
  • в корпоративной среде двигаться в сторону Zero Trust.

AirSnitch (PDF) не разрушает Wi-Fi в одночасье, но возвращает часть рисков «эпохи диких хотспотов», когда ARP-spoofing был повседневной практикой.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru