Голосовую почту на Android можно прослушивать из-за бага VVM-системы

Голосовую почту на Android можно прослушивать из-за бага VVM-системы

Голосовую почту на Android можно прослушивать из-за бага VVM-системы

Исследователь в области кибербезопасности придумал способ добыть учётные данные Visual Voice Mail (VVM) на Android-устройствах и удалённо прослушивать голосовые сообщения пользователя без его ведома.

По итогам исследования 21 июня 2021 года специалист Крис Талбот выявил уязвимость, которая впоследствии получила идентификатор CVE-2022-23835. Брешь затрагивает не саму мобильную операционную систему Android, а способ имплементации сервиса операторами связи.

Тем не менее стоит отметить, что уязвимость на сегодняшний день имеет статус «спорной», поскольку операторы AT&T и T-Mobile отмахнулись от отчёта Талбота, ссылаясь на отсутствие риска эксплуатации.

 

Согласно описанию эксперта, условному атакующему, который хочет использовать уязвимость, придётся задействовать приложение с разрешением READ_SMS, чтобы получить доступ к учётным данным IMAP-сервера VVM. Поскольку эти сведения передаются в незашифрованном виде через SMS-протокол, любой софт с возможностью читать содержимое коротких сообщений может перехватить их.

Всё это можно осуществить во время входа в клиентское приложение VVM, регистрации и активации / деактивации VVM. Именно тогда система обменивается этими SMS-сообщениями, хотя пользователь и не видит их (всё происходит в фоновом режиме).

Если такой способ эксплуатации увенчается успехом, злоумышленнику уже не нужен будет доступ к сим-карте или СМС-сообщениям. Он и без этого сможет получить доступ к визуальной голосовой почте.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru