Grupy hackerskie z Chin wykorzystują do ataków globalną sieć zbackdoorowanych routerów domowych TP-linka

Zbackdoorowany TP-link wygląda prawie tak samo jak niezbackdorowany TP-link 😉 Mniej enigmatycznie – badacze z Checkpointa przeanalizowali podstawione firmware-y, które różniły się od tych prawdziwych niewielkimi detalami.

Tzn. od strony bezpieczeństwa detale te są dość znaczące – możliwość zdalnego dostępu przez atakujących na urządzenie (dostęp root) czy możliwość przepuszczania komunikacji przez urządzenia (proxy SOCKS).

Od strony użytkownika widoczne są np. takie zmiany – ekran z upgradem firmware został „zablokowany” (stosowny formularz został wyłączony na poziomie CSS):

Urządzenie niezainfekowane

Urządzenie z backdoorem

Całość operacji ma służyć przede wszystkim zbudowaniu dużej sieci, przez którą będzie można tunelować ruch (ataki), w sposób który znacznie utrudni wyśledzenie adresów IP realnych atakujących (kto będzie poddawał analizie śledczej domowe routerki?).

Checkpoint przypisuje działalność chińskiej grupie APT Camaro Dragon, z kolei jako aktualne cele grupy wskazane są m.in. ministerstwa spraw zagranicznych krajów europejskich.

Jak „implant” dostaje się do urządzeń? Raczej używane są tutaj standardowe techniki – urządzenie wystawione do Internetu (tj. jego panel administracyjny) i „standardowe” podatności. Czasem jest jeszcze prościej (pozostawienie domyślnego loginu / hasła do panelu administracyjnego urządzenia).

Zostałeś oszukany? Poinformuj nas o tym!

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *