Sicurezza Informatica
Deep learning, attacco decifra i tasti premuti attraverso l’audio
Tempo di lettura: 2 minuti. Un gruppo di accademici ha ideato un attacco basato sul deep learning che può classificare i tasti premuti su un laptop registrando l’audio con un telefono vicino con una precisione del 95%.
La sicurezza informatica è una preoccupazione crescente in un’era sempre più digitalizzata. Un recente studio ha rivelato un nuovo tipo di attacco che sfrutta il deep learning per decifrare i tasti premuti su un laptop attraverso l’audio registrato da un telefono nelle vicinanze.
Dettagli sull’attacco
Gli accademici hanno sviluppato un “attacco laterale acustico basato sul deep learning” in grado di classificare i tasti premuti su un laptop registrando l’audio con un telefono vicino con una precisione del 95%. Quando addestrato su tasti registrati utilizzando il software di videoconferenza Zoom, l’accuratezza raggiungeva il 93%, stabilendo un nuovo record per il mezzo.
Gli attacchi laterali si riferiscono a una classe di exploit di sicurezza che mirano a ottenere informazioni da un sistema monitorando e misurando i suoi effetti fisici durante l’elaborazione di dati sensibili. Alcuni degli effetti osservabili comuni includono comportamento in tempo reale, consumo energetico, radiazioni elettromagnetiche, acustica e accessi alla cache.
Sebbene non esista un’implementazione completamente esente da attacchi laterali, attacchi pratici di questo tipo possono avere gravi conseguenze per la privacy e la sicurezza degli utenti, poiché potrebbero essere utilizzati da un attore malintenzionato per ottenere password e altri dati confidenziali.
Metodologia e contro misure
Per effettuare l’attacco, i ricercatori hanno condotto esperimenti in cui sono stati utilizzati 36 tasti del MacBook Pro di Apple, con ogni tasto premuto 25 volte di seguito, variando in pressione e dito. Queste informazioni sono state registrate sia tramite un telefono vicino al laptop sia tramite Zoom.
La fase successiva ha comportato l’isolamento dei singoli tasti premuti e la loro conversione in un mel-spettogramma. Su questo è stato eseguito un modello di deep learning chiamato CoAtNet per classificare le immagini dei tasti premuti.
Come contromisure, i ricercatori suggeriscono di cambiare lo stile di digitazione, utilizzare password casuali invece di password contenenti parole intere e aggiungere falsi tasti premuti generati casualmente per gli attacchi basati su chiamate vocali.
Sicurezza Informatica
Apple estende riparazione Zero-Day di iOS ai vecchi iPhone
Tempo di lettura: 2 minuti. Apple ha esteso le patch di sicurezza per un zero-day di iOS ai vecchi modelli di iPhone e iPad, affrontando una vulnerabilità critica nel kernel.
Apple ha recentemente esteso le patch di sicurezza, originariamente rilasciate a marzo, ai modelli più vecchi di iPhone e iPad, affrontando una vulnerabilità zero-day nel kernel di iOS. Questo aggiornamento riguarda una falla critica nel sistema operativo in tempo reale RTKit di Apple, che era stata segnalata come attivamente sfruttata in attacchi.
Dettagli sulla Vulnerabilità
La vulnerabilità, identificata come CVE-2024-23296, è una questione di corruzione della memoria che permette agli aggressori di leggere e scrivere arbitrariamente nella memoria del kernel, eludendo le protezioni della memoria del kernel. Inizialmente, questa patch era stata applicata solo ai nuovi modelli di iPhone, iPad e Mac il 5 marzo. Ora, Apple ha esteso queste importanti aggiornate di sicurezza anche ai dispositivi più datati, come iPhone 8, iPhone 8 Plus, iPhone X, e alcuni modelli di iPad.
Aggiornamenti implementati
Le versioni aggiornate, iOS 16.7.8 e iPadOS 16.7.8, insieme a macOS Ventura 13.6.7, includono miglioramenti nella validazione degli input per mitigare questa vulnerabilità. Apple ha consigliato a tutti gli utenti dei dispositivi interessati di installare immediatamente gli aggiornamenti per proteggersi da potenziali tentativi di sfruttamento.
Implicazioni e consigli
Nonostante Apple non abbia rivelato chi ha scoperto la vulnerabilità né dettagli sugli attacchi che la sfruttavano, è noto che le vulnerabilità zero-day di iOS sono spesso utilizzate in attacchi di spyware sponsorizzati da stati contro individui ad alto rischio, come giornalisti o politici dell’opposizione. Data la natura mirata di questi attacchi, è cruciale che tutti gli utenti interessati aggiornino i loro dispositivi il prima possibile.
L’iniziativa di Apple di applicare queste patch di sicurezza ai dispositivi più vecchi dimostra un impegno continuo a mantenere la sicurezza across tutte le versioni del suo ecosistema. Gli utenti di vecchi dispositivi Apple possono ora beneficiare delle stesse protezioni dei modelli più recenti, assicurando che la loro sicurezza digitale rimanga robusta contro minacce emergenti. Questo aggiornamento sottolinea l’importanza della vigilanza e della prontezza nella gestione della sicurezza informatica, ribadendo il bisogno di risposte rapide e efficaci a minacce che evolvono costantemente.
Sicurezza Informatica
FCC etichetta “Royal Tiger” come primo attore di minaccia Robocall
Tempo di lettura: 2 minuti. La FCC ha designato “Royal Tiger” come primo attore di minaccia robocall, sottolineando il suo ruolo in frodi e campagne di truffa
La Federal Communications Commission (FCC) ha identificato “Royal Tiger” come primo attore di minaccia ufficialmente etichettato nel contesto delle campagne di robocall dannose. Questo gruppo, operativo tra India, Regno Unito, Emirati Arabi Uniti e Stati Uniti, è noto per le sue chiamate automatisate che impersonano enti governativi e banche, spesso ingannando i consumatori con false promesse legate a riduzioni dei tassi delle carte di credito.
Dettagli sull’Operazione di Royal Tiger
Royal Tiger è stato condotto da Prince Jashvantlal Anand e il suo associato Kaushal Bhavsar. Questo gruppo gestisce entità multiple negli Stati Uniti, incluse compagnie di VoIP come Illum Telecommunication Limited, PZ Telecommunication LLC e One Eye LLC. Queste organizzazioni hanno collaborato con la Great Choice Telecom, basata in Texas, che in precedenza è stata oggetto di un ordine di confisca di $225 milioni e di lettere di cessazione e desistenza sia dalla FCC che dalla Federal Trade Commission (FTC) per le sue attività illegali di robocall.
Sistema di Classificazione dei Bad Actors della FCC
La FCC ha sviluppato il sistema di classificazione Consumer Communications Information Services Threat (C-CIST) per aiutare le controparti regolatorie statali, federali e internazionali, oltre alle forze dell’ordine, a identificare e tracciare gli attori di minaccia che abusano delle infrastrutture di telecomunicazioni. Questo sistema facilita l’adozione di azioni appropriate contro tali minacce.
Potenziali Azioni di Enforcement
Le azioni di enforcement contro gruppi come Royal Tiger possono includere lettere di cessazione e desistenza, rimozione dal Robocall Mitigation Database e ordini di confisca. Queste misure sono essenziali per prevenire l’accesso di questi gruppi di minacce allo spazio delle telecomunicazioni degli Stati Uniti e proteggere i consumatori dalle frodi.
Con l’identificazione di Royal Tiger, la FCC rafforza il suo impegno a combattere le frodi legate ai robocall, mirando a eliminare queste molestie e truffe che colpiscono milioni di americani ogni anno. Questa classificazione aiuta anche le forze dell’ordine e il settore a considerare Royal Tiger una minaccia significativa per i servizi di informazione delle comunicazioni. Questo sforzo della FCC dimostra un passo importante verso l’eliminazione delle pratiche fraudolente che sfruttano le telecomunicazioni per perpetrare vasti schemi di truffa e abuso.
Sicurezza Informatica
Nuovo attacco malware via steganografia su PyPI
Tempo di lettura: 2 minuti. Un attacco malware su PyPI nasconde un binario malevolo in un’immagine PNG, mettendo in evidenza nuove tecniche di steganografia e rischi di sicurezza.
Un recente attacco malware su Python Package Index (PyPI) ha sollevato preoccupazioni sulla sicurezza delle librerie open source. Il pacchetto in questione, requests-darwin-lite
, è stato scoperto da Phylum, utilizzando un approccio sofisticato di steganografia per nascondere un binario Go malevolo all’interno di un’immagine PNG.
Dettagli dell’Attacco
Il pacchetto requests-darwin-lite
mirava specificamente agli utenti di macOS, modificando il processo di installazione per eseguire codice arbitrario tramite una classe PyInstall
modificata nel file setup.py
. Questa classe era programmata per decodificare e eseguire comandi nascosti in una stringa codificata in base64, solamente se il sistema corrispondeva a un UUID specifico. Il binario Go era nascosto all’interno di un’immagine PNG sovradimensionata, apparentemente innocua, che era molto più grande del normale.
Tecniche di Steganografia Usate
L’attacco utilizzava tecniche di steganografia, nascondendo dati binari all’interno di un file immagine PNG senza alterarne la visualizzazione normale. L’immagine, pur funzionando come un logo legittimo, conteneva dati malevoli alla fine del file, che venivano estratti e eseguiti durante l’installazione del pacchetto.
Risposta e Misure di Sicurezza
Phylum ha immediatamente segnalato la scoperta a PyPI, che ha prontamente rimosso il pacchetto e tutte le sue versioni. Questo incidente sottolinea l’importanza di un’attenta verifica del codice e delle dipendenze, soprattutto in ambienti open source dove il codice può essere facilmente manipolato da attori malevoli.
Questo attacco evidenzia una crescente sofisticatezza nelle tecniche utilizzate dagli attaccanti per sfruttare le piattaforme di distribuzione di software. Gli sviluppatori e gli utenti di sistemi basati su pacchetti devono essere estremamente vigilanti e implementare robuste misure di sicurezza e verifiche per proteggere le infrastrutture software dai malware. Questo caso di malware tramite PyPI è un chiaro promemoria dei rischi associati alle librerie e dipendenze open source e della necessità di adottare pratiche di sicurezza informatica avanzate e continue verifiche del codice.
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