普普每日安全資訊一周概覽（01.09—01.15）

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2021-01-16

2020.01.09? 周六



01
從“凈網(wǎng)”到“清朗”，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容生態(tài)治理仍任重道遠(yuǎn)


回顧2020，如果給這一年的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)提煉一個關(guān)鍵字的話，非“治”莫屬。
這一年，從《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》的正式施行，到公安部的“凈網(wǎng)”行動、國家網(wǎng)信辦的“清朗”行動，網(wǎng)絡(luò)空間的治理被置于前所未有的重要位置；這一年，疫情沖擊下的社會情緒波動使得網(wǎng)絡(luò)暴力愈演愈烈，頻頻反轉(zhuǎn)的網(wǎng)絡(luò)事件將“社會性死亡”推上輿論的風(fēng)口浪尖，飯圈互撕、祖安文化、陰陽話術(shù)等不良網(wǎng)絡(luò)行為引起人們廣泛關(guān)注，所有這些問題都呼喚著清朗網(wǎng)絡(luò)空間的形成，提醒著我們網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容生態(tài)治理仍任重道遠(yuǎn)。
2020年，網(wǎng)絡(luò)暴力成為網(wǎng)絡(luò)生態(tài)治理的焦點。網(wǎng)絡(luò)暴力不僅表現(xiàn)在社會事件中，還被應(yīng)用在商業(yè)競爭領(lǐng)域，甚至形成有組織、有策劃的產(chǎn)業(yè)鏈。網(wǎng)絡(luò)暴力背后是社會在個人隱私信息保護(hù)方面的滯后，網(wǎng)絡(luò)絕非法外之地，任何不負(fù)責(zé)任的言論和行為都必須付出應(yīng)有的代價。
2020年，針對各互聯(lián)網(wǎng)平臺上涉及網(wǎng)絡(luò)暴力、侵犯公民隱私、惡意營銷、淫穢低俗等不良信息的行為，國家相關(guān)部門采取了一系列專項行動進(jìn)行整治，已取得明顯成效。
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普普評述

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網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容生態(tài)治理不可能一蹴而就，需要常抓不懈、久久為功。應(yīng)當(dāng)看到，雖然當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已大為改善，但諸如網(wǎng)絡(luò)暴力、隱私泄露等不良網(wǎng)絡(luò)行為仍無法徹底鏟除，相關(guān)部門對此的監(jiān)管以及相應(yīng)的法律法規(guī)仍存在不少漏洞，人們上網(wǎng)時的不安全感依然強(qiáng)烈。


2020.01.10? 周日


02
英特爾加倍投入數(shù)據(jù)共享與隱私保護(hù)技術(shù)
借助同態(tài)加密和聯(lián)邦學(xué)習(xí)，各團(tuán)隊能在共享數(shù)據(jù)與分析的同時保護(hù)實際信息。
12月初的線上英特爾研究院開放日活動上，該公司兩名研究人員表示：采用同態(tài)加密與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，公司企業(yè)和研究人員能在不暴露實際數(shù)據(jù)的情況下，協(xié)同分析數(shù)據(jù)和創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，有效避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。
協(xié)作團(tuán)隊可使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)創(chuàng)建通用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以自身內(nèi)部數(shù)據(jù)加以訓(xùn)練，再安全收集并組合這些分散的模型，建立起融合各參與方數(shù)據(jù)的更為精確的迭代。同態(tài)加密更加通用，是密碼學(xué)特殊領(lǐng)域的成果，專注加密狀態(tài)下的數(shù)據(jù)計算，例如加密數(shù)據(jù)搜索和機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練。同態(tài)加密可以在切實保護(hù)隱私的同時維持信息的可用性。
聯(lián)合數(shù)據(jù)可以解決兩個問題：其一是限制數(shù)據(jù)使用的數(shù)據(jù)割裂問題。這個問題之所以產(chǎn)生，是因為出于隱私顧慮、知識產(chǎn)權(quán)考慮或監(jiān)管體制擔(dān)憂而無法傳輸信息。另一個更為實際的問題是數(shù)據(jù)集的體量。帶寬限制束縛了公司企業(yè)直接共享大量數(shù)據(jù)集的腳步，導(dǎo)致無法集中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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采用同態(tài)加密就可以直接對密文執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，無需先解密數(shù)據(jù)。該技術(shù)呈現(xiàn)了無需實際暴露數(shù)據(jù)就能分析的美好前景。但是，同態(tài)加密會導(dǎo)致數(shù)據(jù)體量暴漲，密文體積會比原始數(shù)據(jù)大上100到1000倍。計算復(fù)雜度也顯著上升，實際實現(xiàn)成本很高昂。



2020.01.11? 周一


03
基于AI的惡意加密流量檢測效果專題研究
近年來為了確保通信安全和隱私，超過60%的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)流量已被加密。但殊不知，數(shù)據(jù)流量的加密在無意之間也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了新的隱患。
據(jù)Gartner預(yù)測，2019年后近半數(shù)的惡意軟件活動將利用某種類型的加密來隱藏交付、命令、控制活動以及數(shù)據(jù)泄露。處理此問題的傳統(tǒng)方法是解密流量，并使用諸如新一代防火墻等設(shè)備查看流量。這種方法耗時較長，破壞了加密技術(shù)解決數(shù)據(jù)隱私的初衷，且需要在網(wǎng)絡(luò)中添加額外的設(shè)備。同時不能對無法獲取秘鑰的加密流量進(jìn)行解密及檢測。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，通過大量的測試驗證，人工智能用于加密流量安全檢測將是一種新技術(shù)手段。以AI技術(shù)賦能惡意流量檢測，通過本次實驗成功驗證了相較傳統(tǒng)檢測方法，通過AI建模、解析和檢測在實際效果中獲得了顯著的提高，其中三種模型在對惡意TLS網(wǎng)絡(luò)流分類的結(jié)果均達(dá)到99%以上。
1、加密流量的復(fù)雜性與主流識別技術(shù)方案；
2、惡意加密流量數(shù)據(jù)集；
3、數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)。
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AI模式下將惡意加密流量分類問題分為四個子模型來解決的方法，相較傳統(tǒng)單一模型檢測方法在檢出效果上取得了顯著的提高。同時展現(xiàn)了基于AI的惡意加密流量檢測具有高度的可行性。


2020.01.12? 周二


?
04
有意為之還是無心之過：App收集MAC地址合理嗎？
2019年3.15晚會就曾爆料，不法商家會通過在便利店、商場等人流密集處安裝一種叫做“探針盒子”的設(shè)備，獲取周邊人群手機(jī)的MAC地址，然后通過一系列第三方數(shù)據(jù)交叉匹配，獲得其手機(jī)號碼。這些號碼隨即被賣給房地產(chǎn)、汽車、金融、教育行業(yè)的營銷中心，用于騷擾電話營銷。借助撥號機(jī)器人，營銷中心一天就能撥打出成千上萬個電話。更甚者，如果接入更多第三方數(shù)據(jù)，商家甚至還能知道手機(jī)機(jī)主的姓名、性別、年齡、收入等詳細(xì)信息，實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷”。
這個案例中，“探針盒子”收集的MAC地址被用于關(guān)聯(lián)了個人身份，從而發(fā)生了未經(jīng)用戶同意，濫用個人信息的現(xiàn)象。但是，MAC地址又作為網(wǎng)絡(luò)通信所依賴的“必需品”，成為普遍收集的對象。
MAC地址的收集使用，應(yīng)當(dāng)分情形去判定其是否被當(dāng)做個人信息所收集使用，如果只是在網(wǎng)絡(luò)鏈路層作為網(wǎng)絡(luò)通信所必需使用的信息，顯然并未作為個人信息被收集使用?！癕AC地址隨機(jī)化”就是既能保障網(wǎng)絡(luò)正常通信，又能避免用戶身份和行為被追蹤的措施。
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MAC地址的收集問題恰似個人信息保護(hù)與發(fā)展平衡問題的縮影，見微方可知著，值得密切關(guān)注，值得深入研究，值得細(xì)致考量。



2020.01.13? ?周三


05
黑客攻擊的下一個熱點：路由器和NAS漏洞

隨著全球遠(yuǎn)程辦公的常態(tài)化，BYOD大行其道，路由器和NAS等家庭數(shù)碼設(shè)備正在成為黑客重點關(guān)注的突破口。在近日舉行的Pwn2Own東京2020黑客大賽上，參賽的漏洞賞金獵人們在第一天就成功入侵了NETGEAR路由器和西部數(shù)據(jù)的NAS存儲設(shè)備。今年的Pwn2Own Tokyo由加拿大多倫多的ZDI協(xié)調(diào)組織，由于冠狀病毒大流行，比賽變成了虛擬比賽，參與者在遠(yuǎn)程演示攻擊。

在活動的第一天，網(wǎng)件（NETGEAR）的高端路由器Nighthawk R7800受到了包括Black Coffee團(tuán)隊、Flashback團(tuán)隊以及網(wǎng)絡(luò)安全公司Starlabs和Trapa Security團(tuán)隊的“圍攻”。Flashback團(tuán)隊因結(jié)合了兩個漏洞成功實施了通過WAN端口的遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行利用，斬獲了網(wǎng)件的2萬美元的獎金。

Pwn2Own Tokyo 2020參賽者的焦點是獎金較低的路由器、NAS產(chǎn)品和電視，而不是獎金更高的智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備和智能家居。

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家庭WiFi路由器、NAS存儲設(shè)備和智能電視的漏洞更加豐盛和容易得手。



2020.01.14? 周四


06
AMNESIA 33：物聯(lián)網(wǎng)打開潘多拉盒子
昨日Forescout的安全研究人員披露了四個開源TCP/IP庫中的33個安全漏洞（代號AMNESIA:33），影響150多家供應(yīng)商的數(shù)百萬個智能設(shè)備和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
據(jù)Forescout的研究人員估計，目前發(fā)現(xiàn)的數(shù)百萬個消費級和工業(yè)級設(shè)備受到他們發(fā)現(xiàn)的33個安全漏洞（其中四個是高危漏洞）的影響，幾乎你能想到的所有聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都有可能中招，包括智能手機(jī)、游戲機(jī)、傳感器、片上系統(tǒng)（SOC）板、HVAC系統(tǒng)、打印機(jī)、路由器、交換機(jī)、IP攝像機(jī)、自助結(jié)賬亭、RFID資產(chǎn)跟蹤器、證章讀取器、不間斷電源和各種工業(yè)設(shè)備。
AMNESIA:33漏洞駐留在四個廣泛使用的開源庫中：uIP、FNET、picoTCP和Nut/Net。在過去的二十年中，設(shè)備制造商經(jīng)常在其設(shè)備的固件中添加這四個庫之一，以使其產(chǎn)品支持TCP/IP。由于TCP/IP堆棧提供設(shè)備的關(guān)鍵功能，F(xiàn)orescout表示，如果被利用，這33個漏洞將使攻擊者可以實施廣泛的攻擊，例如，路由器等可以連接到公司外部接口的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，可以被遠(yuǎn)程利用。
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AMNESIA:33無疑打開了物聯(lián)網(wǎng)的潘多拉盒子，同時警告世人智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)仍然是一團(tuán)亂麻，并且很可能在未來幾年仍將是一場安全災(zāi)難。



2020.01.15? 周五


07
2020遠(yuǎn)程辦公的頭號漏洞：遠(yuǎn)程桌面協(xié)議（RDP）
隨著冬季的到來，新冠疫情在全球的大流行呈現(xiàn)上升趨勢，任何企業(yè)和機(jī)構(gòu)的信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全主管，都應(yīng)當(dāng)為隨時可能到來或升級的遠(yuǎn)程辦公做好安全防護(hù)預(yù)案和準(zhǔn)備工作。即將過去的2020年，除了一線醫(yī)護(hù)人員外，網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士也是工作壓力陡增的職業(yè)人群之一。這主要是因為網(wǎng)絡(luò)犯罪活動的飆升，網(wǎng)絡(luò)安全漏洞（及相關(guān)工作量）的快速增長，以及突如其來的遠(yuǎn)程辦公I(xiàn)T環(huán)境遷移。
去年微軟通過每月的補(bǔ)丁日累計修復(fù)了1,245個漏洞，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過2019年的840個漏洞，同時也超過2017年和2018年的總數(shù)。2020年大多數(shù)月份，至少發(fā)布了110個補(bǔ)丁，其中6月和9月最多，達(dá)到129個補(bǔ)丁。在這眾多漏洞中，與Windows遠(yuǎn)程桌面協(xié)議（RDP）相關(guān)的漏洞是與遠(yuǎn)程辦公密切相關(guān)且對犯罪分子頗具吸引力的漏洞。
RDP漏洞的嚴(yán)重性通常取決于漏洞的位置：例如，遠(yuǎn)程桌面服務(wù)器中的漏洞比遠(yuǎn)程桌面客戶端中的漏洞更嚴(yán)重。如果攻擊者接管遠(yuǎn)程桌面服務(wù)器，通?？梢晕唇?jīng)身份驗證就執(zhí)行遠(yuǎn)程代碼。
RDP漏洞應(yīng)始終引起安全團(tuán)隊的注意，它們不僅對于竊取數(shù)據(jù)和資金的犯罪分子來說是無價之寶，也是勒索軟件犯罪團(tuán)伙的“頭等大事” 。
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普普評述

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RDP漏洞的一個危險特征是它們通常對員工不可見。安全團(tuán)隊是否看到危險信號取決于他們擁有的日志類型以及對這些日志的監(jiān)視程度。