Автор
KL FC Bot,
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
От KL FC Bot
В первой части фильма «Пятый элемент» есть фоновый эпизод, призванный продемонстрировать антиутопичность мира будущего: умное такси Корбина Далласа штрафует его за нарушение правил и аннулирует лицензию. Тогда это казалось фантастической выдумкой, а в наши дни постепенно становится реальностью. Но обо всем по порядку.
Не так давно мы рассказывали о том, насколько опасны современные автомобили с точки зрения количества данных, собираемых ими о своих владельцах. А недавно появилось расследование, которое иллюстрирует, во что эта потенциальная опасность может вылиться для водителей на практике.
Выяснилось, что автопроизводители через специализированных дата-брокеров уже вовсю продают данные телеметрии страховым компаниям, которые на основании этих данных увеличивают стоимость страховки за недостаточно аккуратное вождение. Ну а самая серьезная неприятность в том, что владельцев автомобилей не очень-то об этом предупреждают. Рассказываем обо всем этом подробнее.
Геймификация аккуратного вождения с далеко идущими последствиями
Все началось с того, что американские владельцы автомобилей, произведенных компанией General Motors (ей принадлежат бренды Chevrolet, Cadillac, GMC и Buick), стали замечать, что цены на страховку авто для них значительно выросли по сравнению с предыдущим периодом страхования. Как оказалось, причиной такого роста стали досье, составленные на водителей компанией LexisNexis. Это брокер данных, работающий с автостраховщиками и обычно поставлявший им информацию об авариях и штрафах водителей. Однако у заметивших подорожание страховки водителей не было истории аварий или значительных нарушений!
Выяснилось, что в досье, составленных LexisNexis, содержалась подробная информация обо всех поездках, совершенных на страхуемом автомобиле, включая время старта и финиша, продолжительность, дистанцию и — самое главное — все случаи резкого набора скорости и торможения. Собственно, эти данные и стали основанием для страховщиков повысить страховые премии — за недостаточно аккуратное вождение. Где же дата-брокер взял настолько подробную информацию?
Оказалось, эти данные были собраны с помощью OnStar Smart Driver. Так называется функция геймификации безопасного вождения, встроенная в автомобили General Motors и мобильные приложения принадлежащих ей брендов: myChevrolet, myCadillac, myGMC и myBuick. Эта функция ведет учет резких ускорений и торможений, превышений скорости и прочих опасных событий и дает виртуальные награды за аккуратное вождение.
Функция геймификации безопасного вождения OnStar Smart Driver встроена в мобильные приложения General Motors — myChevrolet, myCadillac, myGMC и myBuick. Источник
Причем, судя по рассказам владельцев автомобилей, далеко не все из них включали эту функцию самостоятельно — в ряде случаев ее включал для них автодилер. Отдельно стоит отметить, что приложения не предупреждали пользователей в явном виде о том, что собранные OnStar Smart Driver данные могут быть переданы дата-брокеру, работающему со страховыми компаниями.
Не увенчались успехом и попытки найти четкие предупреждения о данном факте как в тексте условий использования мобильных приложений General Motors, так и в положении о конфиденциальности, опубликованном на сайте OnStar. В нем содержится уведомление о возможности передачи собранных данных третьей стороне, но страховщики в явном виде в списке не указаны, и вообще он сформулирован максимально расплывчато.
Посмотреть статью полностью
-
От KL FC Bot
Недавно вышедшие отчеты экспертов «Лаборатории Касперского», посвященные статистике сервиса мониторинга и реагирования (MDR) и сервиса реагирования на инциденты (IR) за 2023 год, показывают, что в большинстве наблюдавшихся кибератак применяется всего несколько техник, повторяемых из раза в раз. Они встречаются как в атаках, доведенных до конца и приведших к ущербу, так и в инцидентах, остановленных на ранних стадиях. Мы решили перечислить эти техники, опираясь на классификацию ATT&CK, и обобщить рекомендации экспертов по их нейтрализации. С частотой применения каждой техники и конкретными примерами можно ознакомиться в самих отчетах.
Эксплуатация публично доступных приложений
Техника ATT&CK: T1190, тактика ТА0001 (первоначальный доступ)
Что это: использование уязвимостей в одном из приложений организации, доступных через Интернет. Наиболее популярны атаки на веб-серверы, серверы Exchange и баз данных, а также на точки подключения VPN. Также злоумышленники активно ищут и эксплуатируют находящиеся в открытом доступе панели управления IT-инфраструктурой — от серверов SSH до SNMP.
Как защититься: отдавайте приоритет обновлению ПО на периметре сети, а также используйте дополнительные меры защиты для сервисов на периметре. Закрывайте порты управления от доступа извне. Регулярно сканируйте внешний периметр в поисках уязвимостей и просто приложений, внешний доступ к которым предоставлен случайно и должен быть отозван. Устанавливайте агенты EDR и средства защиты, в том числе на серверы приложений.
Посмотреть статью полностью
-
От KL FC Bot
В сотовых M2M-модемах Telit Cinterion были обнаружены несколько серьезных уязвимостей, включая возможность удаленного выполнения произвольного кода (RCE) посылкой SMS-сообщений. Эти модемы используются в миллионах разнообразных устройств и систем, предназначенных как для пользовательского сегмента рынка (платежные терминалы, банкоматы, автомобили), так и для здравоохранения, финансового сектора, телекоммуникации, промышленности и многих других целей. Рассказываем подробнее о выявленных уязвимостях и о том, как от них можно защититься.
Критические уязвимости в модемах Cinterion
В общей сложности эксперты Kaspersky ICS-CERT обнаружили в модемах Telit Cinterion семь уязвимостей нулевого дня:
CVE-2023-47610 / KLCERT-23-018: с помощью отправки особым образом созданных SMS атакующий получает возможность удаленного выполнения кода (RCE) в системе. CVE-2023-47611 / KLCERT-22-216: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе повысить их до уровня «manufacturer» (производитель). CVE-2023-47612 / KLCERT-22-194: имея физический доступ к устройству, атакующий получает возможность чтения и записи любых файлов и папок в системе, включая скрытые. CVE-2023-47613 / KLCERT-22-211: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе совершить побег из виртуальной папки и получить доступ к чтению и записи защищенных файлов. CVE-2023-47614 / KLCERT-22-210: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе обнаружить скрытые виртуальные пути и имена файлов. CVE-2023-47615 / KLCERT-22-212: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе получить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. CVE-2023-47616 / KLCERT-22-193: имея физический доступ к устройству, атакующий может получить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. Наибольшую опасность представляет собой первая уязвимость из этого списка (CVE-2023-47610). В числе прочего эта уязвимость позволяет манипулировать памятью и флеш-накопителем модема, что в итоге дает возможность получить полный контроль над системой. При этом для атаки не требуется ни физический доступ к устройству, ни аутентификация на нем.
Посмотреть статью полностью
-
От KL FC Bot
Для того чтобы найти человека, Диоген, как известно, использовал фонарь — философ полагался исключительно на оптические методы распознавания. Современные же ученые предлагают применять для этих целей сигнал Wi-Fi. Если быть точным, то методика, разработанная тремя исследователями из Университета Карнеги-Меллона, использует сигнал обычного домашнего Wi-Fi-роутера для того, чтобы достаточно точно распознавать не только местоположение, но и позы людей в помещении.
Почему Wi-Fi? Для этого есть несколько причин. Во-первых, в отличие от оптического распознавания, радиосигнал отлично работает в темноте и ему не мешают мелкие препятствия вроде мебели. Во-вторых, это дешево, чего нельзя сказать о лидарах и радарах, которые в целом тоже способны справиться с задачей. В-третьих, Wi-Fi уже повсеместно распространен — бери и пользуйся. Остается понять, насколько этот метод рабочий и чего с его помощью можно достичь, — давайте же в этом разберемся.
DensePose: методика распознавания человеческих поз на изображениях
Начать, впрочем, придется немного издалека — сперва следует разобраться с тем, как в целом работает точное распознавание человеческого тела и его позы. В 2018 году другая группа ученых представила методику под названием DensePose. С ее помощью они успешно распознавали человеческие позы на фотографиях — сугубо на основе двумерных картинок, без использования данных о третьей координате — глубине.
Вот как это работает. Для начала модель DensePose ищет на изображениях объекты, которые распознаются как человеческие тела. Далее эти объекты разделяются на отдельные участки, которые сопоставляются с теми или иными частями тела — каждая из них обрабатывается отдельно. Такой подход используется потому, что разные части тела двигаются очень по-разному: например, голова и торс ведут себя совсем не так, как руки и ноги.
Посмотреть статью полностью
-
От KL FC Bot
Один из самых старых советов по безопасности звучит так: «скачивайте программы только из официальных источников». Часто официальные источники — это основные магазины приложений на каждой платформе, но для миллионов полезных и бесплатных приложений с открытым исходным кодом самым что ни на есть официальным источником являются репозитории разработчиков на профильных сайтах, GitHub и GitLab. Прямо на них выкладываются исходники проектов, предлагаются исправления и дополнения в код, а зачастую есть возможность скачать и готовую сборку приложения. Эти сайты знакомы любому, кто хотя бы немного интересуется компьютерами, программами и программированием. Именно поэтому для многих (включая самих разработчиков и специалистов по ИБ) стало неприятным открытием то, что файл, доступный по ссылке вида github.com/ИмяРазработчика/НазваниеПроекта/files/номер/имя_файла, может быть опубликован совсем даже не разработчиком и содержать… что угодно.
Конечно, этим немедленно воспользовались киберпреступники.
Анатомия проблемы
GitHub и его близкий родственник GitLab построены вокруг совместной работы над проектами по разработке ПО. Одни разработчики могут выкладывать свой код, а другие — предлагать к нему дополнения, исправления или даже делать форки — свою альтернативную версию приложения или библиотеки. Когда в приложении обнаруживается ошибка, любой пользователь может сообщить об этом разработчику, заведя отчет о проблеме, issue. Другие пользователи способны подтвердить проблему в комментариях. Комментировать можно и выпуск новых версий приложения. По необходимости к комментариям добавляют файлы, например скриншоты с ошибкой или документы, на которых сбоит приложение. Эти файлы хранятся на серверах GitHub как раз по ссылкам вышеописанного вида.
Но у GitHub есть одна особенность: если пользователь подготовил комментарий, загрузил сопроводительные файлы, но не нажал кнопку «опубликовать», информация как бы «зависает» в черновике — она не видна ни владельцу приложения, ни другим пользователям GitHub. Но прямая ссылка на загруженный в комментарий файл при этом уже создана и вполне работоспособна — файл исправно выдается из CDN GitHub любому желающему, перешедшему по этой ссылке.
Посмотреть статью полностью
-
Рекомендуемые сообщения
Присоединяйтесь к обсуждению
Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.