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.

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