KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

KNOB — новая уязвимость Bluetooth, позволяющая перехватить трафик жертвы

Новая уязвимость, получившая имя KNOB, затрагивает беспроводную технологию BR/EDR (классический Bluetooth). С ее помощью атакующий может спровоцировать раскрытие информации или повышение прав в атакуемой системе.

Проблему безопасности обнаружили специалисты Центра ИТ-безопасности и конфиденциальности (CISPA), после чего сообщили о ней разработчикам Bluetooth. Последние опубликовали официальное заявление по поводу KNOB.

Координационный центр CERT (CERT/CC) также опубликовал посвященное новой уязвимости сообщение, в котором указывается идентификатор бреши — CVE-2019-9506. Помимо этого, известно, что проблема получила 9,3 балла по шкале CVSS.

Уязвимость кроется в процессе установки длины ключа шифрования Bluetooth-устройствами. Такая длина может варьироваться от одного до 16 байт. Например, один байт дает в результате настолько слабый ключ, что атакующий может провести успешный брутфорс.

Основная проблема KNOB заключается в том, что злоумышленник может установить минимальную длину ключа. Эту уязвимость достаточно сложно использовать, эксперты полагают, что киберпреступники пока не эксплуатировали ее в атаках.

В реальных условиях атакующему придется находиться рядом с устройством жертвы, что подразумевает стандарт BR/EDR, а также иметь в наличие набор, необходимый для перехвата беспроводной коммуникации.

Microsoft пропатчила Windows Bluetooth с выходом августовского набора патчей.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru