Исследователи показали новый способ взлома GSM-сетей

Исследователи показали новый способ взлома GSM-сетей

...

Эксперты по безопасности сетей, Дон Бэйли из компании iSec Partners и независимый специалист Ник ДеПетрильо представили структурный взлом GSM-сетей. В интервью Дон Бэйли заявил, что в телеком-индустрии есть множество потенциальных угроз, но теперь удалось объединить эти потенциальные угрозы в единый мощный инструмент, доказывающий беззащитность сотовых сетей США. Работа Бэйли и ДеПетрильо базируется на исследованиях Тобиаса Энгела, обнародованных в конце 2008 года. Энгел показал, как определить приблизительное местоположение абонента, зная его номер, но Бэйли и ДеПетрильо зашли гораздо дальше.

По словам авторов открытия, ужасно то, что их система позволяет найти информацию практически по любому наугад взятому номеру. Например, если нужен телефон Брэда Питта, есть способ проанализировать информацию, которую сотовые операторы передают в сигнале определения номера Caller ID. Используя эту информацию, хакеры могут просмотреть всю информацию о номерах в Калифорнии и найти абонента с таким именем.

Новый способ взлома сотовых сетей использует особенности механизма определения номера Caller ID в GSM-сетях. Авторам удалось использовать этот механизм для получения полного телефонного справочника практически по всем номерам. Чтобы выполнить свою трюк, ДеПетрильо и Бэйли создали виртуальный номер на базе учетной записи в одном из сервисов Интернет-телефонии VoIP (Voice over IP – голосовая связь через IP-сети). К этому номеру был подключен механизм определения номеров Caller ID. После создания виртуального номера авторы начали звонить на этот номер снова и снова, используя крупные блоки заведомо ложных номеров, а отклик механизма Caller ID по каждому из номеров фиксировался с помощью VoIP-сервера на базе популярной платформы Asterisk.

Особенность GSM-сетей в США заключается в том, что операторы поддерживают так называемый "реестр домашних адресов" HLR (Home Location Register). Обычно эта информация, связывающая личности абонентов с их номерами, скрыта от рядовых пользователей, но специалистам удалось найти способ получения информации напрямую из реестра HLR. Собранная информация помогла создать полноценный каталог, связывающий конкретных людей с номерами сотовых телефонов. Каталог позволяет найти человека по номеру и номер по имени человека. В ходе исследований были собраны огромные массивы информации о номерах, принадлежащих частным компаниям и госорганизациям.

На данный момент исследователи не раскрывают полный перечень инструментов, использованный для взлома. В то же время авторы открытия уже предупредили о возможной опасности крупнейших сотовых операторов США. Сообщение о серьезной уязвимости сотовых GSM-сетей США было представлено на конференции Source Conference в Бостоне.

источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru