В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

Группа исследователей раскрыла подробности более 100 уязвимостей, затрагивающих реализации LTE и 5G. Злоумышленники могут использовать эти бреши для ограничения доступа к сервисам и получения контроля над ядром сотовой сети.

Специалисты нашли в общей сложности 119 уязвимостей, которым присвоены 97 уникальных идентификаторов CVE. Они охватывают семь реализаций LTE (Open5GS, Magma, OpenAirInterface, Athonet, SD-Core, NextEPC, srsRAN) и три реализации 5G (Open5GS, Magma, OpenAirInterface).

Результаты исследования представлены в отчёте «RANsacked: A Domain-Informed Approach for Fuzzing LTE and 5G RAN-Core Interfaces» (PDF).

«Каждую из выявленных уязвимостей можно использовать для  вывода из строя всех сотовых коммуникаций (телефонных звонков, сообщений и передачи данных) в масштабах целого города», — отмечают исследователи.

«Условный атакующий может выводить из строя узлы управления мобильностью (MME) в сетях LTE или функции управления доступом и мобильностью (AMF) в сетях 5G. Для этого нужно отправить всего один небольшой пакет данных через сеть, при этом нет необходимости использовать сим-карту или проходить аутентификацию».

 

Экспертам удалось наткнуться на бреши в ходе экспериментов с фаззингом, объектом которого стали интерфейсы Radio Access Network (RAN), способные принимать данные напрямую от мобильных устройств и базовых станций.

Исследователи подчеркнули, что многие из выявленных уязвимостей связаны с переполнением буфера и ошибками управления памятью, которые могут быть использованы для проникновения в ядро сотовой сети.

Это, в свою очередь, позволяет злоумышленникам отслеживать местоположение абонентов и получать данные о соединении в масштабах города. Соответствующий эксплойт открывает возможность для целевых атак на конкретных пользователей.

Кроме того, проблемы делятся на две основные категории:

  1. Те, которые могут быть использованы любым неавторизованным мобильным устройством.
  2. Те, которые могут эксплуатироваться злоумышленником, получившим контроль над базовой станцией или фемтосотой.

Из 119 обнаруженных уязвимостей:

  • 79 касались реализации MME,
  • 36 — реализации AMF,
  • 4 — реализации SGW.

Кроме того, 25 уязвимостей позволяли проводить атаки на предаутентификацию в Non-Access Stratum (NAS) с любого произвольного мобильного устройства.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru