'Wiki-Eve' olarak adlandırılan yeni bir saldırı, modern WiFi yönlendiricilerine bağlı akıllı telefonların açık metin iletimlerini kesebilir ve bireysel sayısal tuş vuruşlarını%90'a kadar doğruluk oranında çıkarabilir ve sayısal parolaların çalınmasına izin verebilir.
Wiki-Eve, 2013 yılında WiFi 5 (802.11AC) ile tanıtılan bir özellik olan BFI'dan (beambybing geri bildirim bilgileri), cihazların yönlendiricilere konumları hakkında geri bildirim göndermesine izin veren bir özellik, böylece sinyallerini daha doğru bir şekilde yönlendirebilir.
BFI ile ilgili sorun, bilgi alışverişinin verileri temiz metin biçiminde içermesidir, yani bu verilerin bir şifreleme anahtarını koruma veya kırma gerektirmeden yakalanabileceği ve kolayca kullanılabilir.
Bu güvenlik açığı, Çin ve Singapur'daki bir üniversite araştırmacı ekibi tarafından keşfedildi ve bu aktarımlardan potansiyel sırların alınmasını test etti.
Ekip, sayısal tuş vuruşlarını zamanın%90'ını tanımlamanın oldukça kolay olduğunu, 6 haneli sayısal şifreleri%85 doğrulukla deşifre ettiğini ve kabaca%66'lık bir doğrulukla karmaşık uygulama şifrelerini çözdüğünü buldu.
Bu saldırı sadece sayısal şifreler üzerinde çalışırken, Nordpass tarafından yapılan bir çalışma, en iyi 20 paroladan 16'sının sadece rakamları kullandığını gösterdi.
Wiki-Eve saldırısı, şifre girişi sırasında WiFi sinyallerini engellemek için tasarlanmıştır, bu nedenle hedef akıllı telefonlarını aktif olarak kullanırken ve belirli bir uygulamaya erişmeye çalışırken gerçek zamanlı bir saldırıdır.
Saldırgan, bir MAC adresi gibi ağdaki bir kimlik göstergesi kullanarak hedefi tanımlamalıdır, bu nedenle bazı hazırlık çalışmaları gereklidir.
"Gerçekte, EVE bu bilgileri aynı anda görsel ve trafik izleme yaparak alabilir: çeşitli MAC adreslerinden kaynaklanan ağ trafiğini kullanıcıların davranışlarıyla ilişkilendirmek, EVE'nin Bob'un fiziksel cihazını dijital trafiğine bağlamasına izin vermeli ve böylece Bob'un MAC adresini tanımlamalıdır." Araştırmacılar açıklıyor.
Saldırının ana aşamasında, parola girişi sırasında kurbanın BFI zaman serisi, Wireshark gibi bir trafik izleme aracı kullanılarak saldırgan tarafından yakalanır.
Kullanıcı bir tuşa her bastığında, ekranın arkasındaki WiFi antenlerini etkiler ve farklı bir WiFi sinyalinin oluşturulmasına neden olur.
"Downlink CSI'ların sadece AP tarafı ile ilgili bir kısmını hesaba katsalar da, ekrandaki yazmanın ekranın hemen arkasında Wi-Fi antenlerini (dolayısıyla kanallar) doğrudan etkilemesi gerçeği (bkz. Keystrokes, "makaleyi okur.
Bununla birlikte, makale, kaydedilen BFI serisinin tuş vuruşları arasındaki sınırları bulanıklaştırabileceğini vurgulamaktadır, bu nedenle kullanılabilir verileri ayrıştırmak ve geri yüklemek için bir algoritma geliştirmiştir.
Yazma stili, yazma hızı, bitişik tuş vuruşları vb.
Sistem, bir özellik çıkarıcı, bir tuş vuruşu sınıflandırıcısı ve bir etki alanı ayrımcusu içeren "etki alanı adaptasyonu" kavramı aracılığıyla yazma stillerine bakılmaksızın tuş vuruşlarını sürekli olarak tanımak için eğitilmiştir.
Son olarak, alana özgü özellikleri baskılamak için bir "gradyan geri dönüş katmanı" (GRL) uygulanır ve modelin alanlar arasında tutarlı tuş vuruşu temsillerini öğrenmesine yardımcı olur.
Araştırmacılar, bir dizüstü bilgisayar ve Wireshark kullanarak Wiki-Eve'yi denediler, ancak aynı zamanda bir akıllı telefonun bir saldırı cihazı olarak da kullanılabileceğine dikkat çekti, ancak desteklenen WiFi protokollerinin sayısında daha sınırlı olabilir.
Yakalanan veriler MATLAB ve Python kullanılarak analiz edildi ve segmentasyon parametreleri en iyi sonuçları ürettiği gösterilen değerlere ayarlandı.
Aynı WiFi erişim noktasına bağlı yirmi katılımcı farklı telefon modelleri kullandı. Altı farklı konumdan ölçümler yapılırken, aktif arka plan uygulamalarının bir karışımını ve değişen yazma hızlarını kullanarak çeşitli şifreler yazdılar.
Deneyler, seyrek kurtarma algoritması ve alan adaptasyonu kullanıldığında Wiki-Eve'nin tuş vuruşu sınıflandırma doğruluğunun% 88.9'da sabit kaldığını göstermiştir.
Altı haneli sayısal şifreler için, Wiki-Eve, test edilen tüm ortamlarda tutarlı bir şekilde% 75'in üzerinde kalarak yüz denemede% 85 başarı oranı ile çıkarabilir.
Ancak, saldırgan ve erişim noktası arasındaki mesafe bu performans için çok önemlidir. Bu mesafenin 1m ila 10m arasında arttırılması,% 23 başarılı bir tahmin oranı düşüşüne neden oldu.
Araştırmacılar ayrıca WeChat Pay için kullanıcı şifrelerini almayı, gerçekçi bir saldırı senaryosunu taklit etmeyi denediler ve Wiki-Eve'nin şifreleri%65,8 oranında doğru bir şekilde çıkardığını buldular.
Model, gerçekleştirilen 50 testin% 50'sinden fazlasında en iyi 5 tahminindeki doğru şifreyi sürekli olarak tahmin etmiştir. Bu, bir saldırganın beş yanlış şifre denemesinin güvenlik eşiğini vurmadan önce% 50 erişim şansı olduğu anlamına gelir, bundan sonra uygulama kilitlenir.
Sonuç olarak, makale rakiplerin erişim noktalarını hacklemeden ve sadece ağ trafiği izleme araçlarını ve makine öğrenme çerçevelerini kullanarak sırlar çıkarabileceğini göstermektedir.
Bu, potansiyel olarak klavye randomizasyonu, veri trafiğinin şifrelemesi, sinyal gizleme, CSI karıştırma, WiFi kanalı karıştırma ve daha fazlası gibi WiFi erişim noktalarında ve akıllı telefon uygulamalarında artan güvenlik gerektirir.
Kritik uzaktan kod yürütme kusurlarına karşı savunmasız asus yönlendiricileri
Chrome uzantıları, web sitelerinden düz metin şifrelerini çalabilir
Hacker'ların sömürmeyi sevdiği dört yaygın şifre hatası
Yeni Whiffy Recon kötü amaçlı yazılım, konumunuzu üçgenlemek için wifi kullanır
Bitwarden serbest ve açık kaynaklı E2EE Sırlar Yöneticisi
Kaynak: Bleeping Computer