Опубликована техника обхода SMEP-защиты при эксплуатации Linux уязвимостей

Опубликована техника обхода SMEP-защиты при эксплуатации Linux уязвимостей

В ядре Linux 3.0 была представлена поддержка режима SMEP (Supervisor Mode Execution Protection), присутствующего в процессорах Intel на базе архитектуры Ivy Bridge. Использование SMEP не даёт переходить из режима ядра к выполнению кода, находящегося на пользовательском уровне, что позволяет блокировать эксплуатацию многих уязвимостей в ядре Linux (shell-код не будет выполнен, так как он находится в пространстве пользователя).

Один из исследователей безопасности опубликовал интересный способ эксплуатации уязвимостей в ядре в обход защиты SMEP (существуют и другие пути обхода SMEP, но данный метод заслуживает внимания в силу своей оригинальности), сообщает opennet.ru.

Метод построен на основе организации подстановки последовательности инструкций в исполняемую область JIT-компилятора (например, подсистемы BPF - Berkeley Packet Filter), генерирующего код на основе входных данных, которые могут контролироваться атакующим. Так как JIT-компилятор контролирует генерацию кода, так просто подставить инструкции не получится. Но можно воспользоваться тем, что входящие данные используются в качестве аргументов генерируемых инструкций. Например, для входных данных "$0xa8XXYYZZ" и "$0xa8PPQQRR" будет сгенерирован код:

b8 ZZ YY XX a8 mov $0xa8XXYYZZ, %eax
b8 RR QQ PP a8 mov $0xa8PPQQRR, %eax
b8 ...

Если пропустить байт с кодом инструкции mov (b8) и передать управление на следующий за ним байт (ZZ) будет выполнен машинный код "ZZ YY XX". При этом переданные в хвосте данные "a8" будут обработаны как ничего не значащая команда test с аргументом из кода команды mov (b8):

ZZ YY XX (подконтрольные атакующему инструкции)
a8 b8 test $0xb8, %al
RR QQ PP (подконтрольные атакующему инструкции)
a8 b8 test $0xb8, %al

Таким образом у злоумышленника появляется возможность формирования произвольной последовательности трёхбайтовых команд, выполняемой в пространстве ядра. При эксплуатации уязвимости, управление может быть передано на данные команды, в которых можно повысить привилегии процесса или отключить SMEP и передать управление на обычный shell-код в пространстве пользователя.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru