Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Хотя про криптовалюты, блокчейн и биткоин слышали почти все, далеко не все понимают, как этот рынок работает, зачем люди вкладывают в него деньги, на чем зарабатывают, а на каких ошибках молниеносно теряют вложенное. Азы криптовалют мы объясняли в серии из трех материалов (про блокчейн и криптовалюты, NFT и метаверс), а сегодня разберемся в теме, которая стала широко известна благодаря победе на выборах президента США Дональда Трампа, — альтернативных криптовалютах, таких как мемкоины.
Если у вас совсем мало времени разбираться в технических подробностях, то мы сократим все объяснения до двух предложений. С 2021 по начало 2025 года рынок «мемкоинов», или «мемных токенов», неоднократно менял свою капитализацию в диапазоне от $8 млрд до $103 млрд, испытывая взлеты и падения более чем на порядок. Возможностей потерять на нем деньги кратно больше, чем шансов заработать, а плотность мошеннических предложений высока даже по меркам криптовалютного рынка — поэтому просто не вкладывайте в него деньги, которые боитесь потерять, даже если криптоинструмент связан с нынешним президентом США.
Для тех, у кого времени чуть больше, расскажем, что представляют собой шуточные криптовалюты, есть ли у них что-то общее с NFT и какие предосторожности потребуются, если вы решительно настроены вкладывать деньги на этом высокорисковом рынке.
Посмотрите, как менялась капитализация рынка мемкоинов за последние годы. Источник
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Один из самых неприятных трендов последних лет — это рост количества кибератак на образовательные учреждения. К примеру, в США школьное образование стало одной из наиболее атакуемых сфер. По данным британского Управления уполномоченного по информации (ICO), количество атак на школы с 2022 по 2023 год выросло на 55%. Аналогичную картину можно наблюдать и в других регионах. В России, к счастью, сфера образования не столь часто подвергается атакам злоумышленников, тем не менее школы также уязвимы для киберугроз. Попробуем разобраться, почему так происходит и как школам правильно защищать свои компьютеры.
Причины уязвимости школ
Рост количества кибератак на образовательные учреждения обусловлен рядом факторов.
Зависимость от технологий. Образовательные учреждения быстро цифровизируются и, как следствие, все больше зависят от ИТ-инфраструктуры — как непосредственно в учебном процессе, так и в административной работе. А устоявшихся ИБ-практик в них, чаще всего, нет. Ценные данные. Школы хранят немало конфиденциальной информации, включая данные о студентах, преподавателях и финансах, утечка которых может иметь серьезнейшие последствия. Дефицит ресурсов. В образовательных учреждениях наблюдается серьезная нехватка бюджетов, а также квалифицированных ИТ-специалистов — и в особенности в сфере информационной безопасности. Низкая осведомленность пользователей. Изрядная часть пользователей компьютеров в школах — ученики, имеющие невысокий уровень знаний о кибербезопасности, что делает их более уязвимыми для фишинговых атак, заражения вредоносными программами и других киберугроз. Да и преподаватели зачастую разбираются в вопросе ИБ ненамного лучше. Если из-за атаки вымогателей временно закроется сеть магазинов, это, конечно же, неприятно, но в основном для самой организации, — покупатели, как правило, легко могут найти ей замену. Если же из-за кибератаки перестает работать школа, последствия намного серьезнее: учащиеся теряют доступ к образованию, из-за чего страдает их успеваемость, а родители сталкиваются с проблемами организации ухода за детьми.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно полицейское управление города Эдина разместило весьма примечательное предупреждение горожанам. По результатам расследования девяти квартирных краж полицейские пришли к выводу, что воры подавляют связь Wi-Fi в квартире. Это делается, чтобы умные камеры видеонаблюдения в доме не могли предупредить владельцев об опасности и передать им видео с инцидентом. Возможно ли такое технологичное ограбление? Да. Есть ли другие способы атаковать умные системы защиты дома? Несомненно. Что с этим делать? Сейчас расскажем!
Беззащитные защитники
Устройства, предназначенные для безопасности, будь то замки, камеры, сигнализации и так далее, казалось бы, должны быть максимально надежно защищены от враждебных действий всех видов. Их же будут целенаправленно атаковать, чтобы вывести из строя! На практике, к сожалению, производители не всегда предусмотрительны. Они допускают самые разные ошибки: в умных замках делают недостаточно надежной механическую часть, в камерах передают видеопоток в открытом виде, позволяя просматривать его посторонним или даже вмешиваться в него, в сигнализациях плохо защищают каналы управления. Это — в дополнение к прочим уязвимостям умного дома, о которых мы пишем уже много лет.
Что еще печальней, многие устройства уязвимы к двум простейшим атакам: нарушение питания и нарушение связи.
Нарушить работу Wi-Fi в доме можно разными способами — от грубого глушения всего частотного диапазона радиоволн до более узкоспециализированных атак на конкретную сеть или клиента Wi-Fi. Обойтись без возни с радио тоже можно. Интернет обычно подключен в квартире одним из четырех легко узнаваемых кабелей: оптоволоконный, телефонный, витая пара (Ethernet) или телевизионный коаксиальный. Надежно нарушить связь можно, просто обрезав эти кабели.
Ну а если питание всей системы безопасности основано на электросети без резервных источников, то, просто обесточив квартиру, можно спокойно преодолеть умную защиту.
Посмотреть статью полностью
-
Автор KL FC Bot
Интересную атаку, точнее, сразу две атаки с использованием двух разных уязвимостей в процессорах Apple, недавно продемонстрировали исследователи из университетов Германии и США. Представьте себе, что кто-то присылает вам ссылку в чате. Вы открываете ее, и там на первый взгляд нет ничего подозрительного. Никто не просит ввести ваш пароль от рабочей почты, не предлагает скачать сомнительный файл. Возможно, на странице даже есть что-то полезное или интересное. Но пока вы это полезное просматриваете, скрытый код читает информацию из соседней вкладки браузера и таким образом узнает, где вы находитесь в данный момент, что вы в последний раз покупали в популярном интернет-магазине, или, например, похищает текст электронного письма.
Описание атаки выглядит достаточно просто, но на самом деле речь идет о сложнейшей атаке, эксплуатирующей особенности так называемого спекулятивного выполнения инструкций процессором.
Подождите, но мы это уже где-то слышали!
Действительно, по своему принципу новые атаки напоминают различные варианты атак типа Spectre, эксплуатирующих другие, хотя отчасти похожие уязвимости в процессорах Intel и AMD. Мы писали об этих атаках раньше: в 2022 году, через 4 года после обнаружения самой первой уязвимости Spectre, мы пришли к выводу, что реального, простого и действенного метода эксплуатации этих уязвимостей нет. Использовать свежеобнаруженные проблемы в чипах Apple также непросто, но есть важное отличие: исследователи в новой работе сразу предлагают достаточно реалистичные варианты атак и доказывают их возможность. Чтобы разобраться, насколько опасны данные уязвимости, давайте коротко, и не вдаваясь в дебри сложного научного исследования, повторим основные принципы всех подобных атак.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В середине марта исследователи из нескольких университетов в США опубликовали научную работу, в которой продемонстрировали аппаратную уязвимость в процессорах Apple серии M. Apple M — собственная разработка компании на базе архитектуры ARM, используемая в большинстве ноутбуков и настольных ПК, а также в некоторых планшетах iPad. Проблема может быть эксплуатирована для взлома алгоритмов шифрования. Атаку, построенную на базе этой уязвимости, назвали GoFetch.
Сочетание интересной темы с именем известного производителя привело к тому, что совершенно техническая работа была процитирована большим количеством специализированных и не очень изданий, зачастую с алармистскими заголовками типа «не доверяйте ноутбукам Apple свои приватные данные». На самом деле все не так плохо, но чтобы по-настоящему разобраться в сути новой проблемы, нам придется слегка углубиться в теорию работы процессоров, в частности поговорить про три концепции: предварительную выборку данных из оперативной памяти, программирование с постоянным временем и атаку по сторонним каналам. Как обычно, мы постараемся объяснить все максимально простыми словами.
Предварительная выборка данных
Центральный процессор компьютера или ноутбука выполняет программу, которая представлена в виде машинных кодов. Грубо говоря, это набор чисел, часть из которых представляет собой команды, а все остальное — данные для вычислений. На этом самом базовом уровне речь идет о самых простых командах: загрузить из памяти такие-то данные, произвести над ними какие-то вычисления, записать результат обратно в память.
Программу по идее нужно выполнять последовательно. Приведем самый простой пример: пользователь ввел пароль для доступа к криптокошельку. Нужно считать этот пароль из оперативной памяти, произвести над ним определенные вычисления, убедиться, что пароль правильный, и только тогда открыть доступ к секретным данным. Но если бы современные процессоры так выполняли весь код, наши компьютеры работали бы крайне медленно. Как удается ускорить выполнение программ? С помощью большого числа оптимизаций, в числе которых и предварительная загрузка данных.
Концепция предварительной загрузки данных заключается в следующем: если в коде программы будет обнаружена команда на загрузку определенных данных, почему бы во имя ускорения не загрузить их еще до того, как они понадобятся? Если данные в ходе дальнейших вычислений пригодятся — мы выполним программу чуть быстрее. Не пригодятся — не беда, сотрем их из кэш-памяти процессора и загрузим что-то еще.
Так работают самые базовые технологии предварительной выборки данных. В процессорах Apple используется довольно новый метод, известный как «контекстно зависимая предварительная выборка данных» или «data memory-dependent prefetcher» (DMP). Если коротко, DMP работает более агрессивно. Не всегда команды на загрузку данных из памяти доступны явным образом. Указатели на определенную область памяти могут быть результатом вычислений, которые еще нужно произвести. Либо они могут храниться в массиве информации, с которым программа будет работать позднее. DMP пытается угадать, что из данных программы является указателем на область памяти. Логика такая же: если что-то похоже на указатель, пытаемся загрузить информацию по соответствующему адресу. Процесс угадывания использует историю недавних операций, причем они могут относиться к совсем другой программе.
В 2022 году предыдущее исследование показало, что технология DMP достаточно часто путает указатели и какие-то другие данные, с которыми работает программа. Само по себе это проблемой не является: ну загрузили в кэш-память процессора что-то не то, ну бывает. Проблемы появляются, когда речь идет о работе алгоритмов шифрования. DMP может при некоторых условиях сломать концепцию программирования с постоянным временем. Давайте теперь поговорим про нее.
Посмотреть статью полностью
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти