TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

TunnelVision: эксперты показали вектор атаки на любое VPN-приложение

Исследователи разработали вектор атаки, работающий практически против каждого VPN-приложения и заставляющий отправлять и получать трафик за пределами зашифрованного туннеля. Метод получил имя TunnelVision.

Фактически TunnelVision в случае использования нивелирует все преимущества VPN-приложений, основная задача которых — помещать входящий и исходящий трафик в зашифрованный туннель и скрывать реальный IP-адрес пользователя.

По словам специалистов, их метод затрагивает все VPN-приложения, уязвимые в момент подключения к вредоносной сети. Более того, эксперты также отметили, что защититься от такой атаки нельзя, если только VPN не запущен в системах Linux или Android.

Вектор TunnelVision стал актуальным в далёком 2002 году. На сегодняшний день, по оценкам исследователей, злоумышленники могут использовать его в реальных кибератаках.

В посвящённом TunnelVision видеоролике Leviathan Security поясняет: трафик целевого пользователя демаскируется и направляется через атакующего, последний может прочитать, удалить или видоизменить утёкший трафик.

 

Суть TunnelVision основывается на взаимодействии с DHCP-сервером, выделяющим устройствам IP-адреса. Атака задействует параметр, известный как опция 121, для перенаправления данных на сам DHCP-сервер. Опция 121 позволяет серверу отменять правила маршрутизации по умолчанию.

 

Интересно, что Android — единственная операционная система, полностью защищающая VPN-приложения от TunnelVision, поскольку в ней не задействуется опция 121.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru