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.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru