SNI5GECT: учёные показали новый вектор атак на 5G без фейковых вышек

SNI5GECT: учёные показали новый вектор атак на 5G без фейковых вышек

SNI5GECT: учёные показали новый вектор атак на 5G без фейковых вышек

Учёные из Сингапурского технологического университета разработали и представили новый фреймворк для атак на мобильные сети пятого поколения — SNI5GECT. Он позволяет перехватывать трафик, внедрять вредоносные пакеты и даже приводить к сбою в работе устройств, причём без необходимости поднимать фейковую базовую станцию.

Вместо классического подхода с имитацией вышки система работает как сторонний перехватчик: она подслушивает обмен между реальным устройством и сетью, отслеживает состояние протоколов и в нужный момент внедряет свои сообщения.

Тесты на пяти 5G-устройствах показали впечатляющую эффективность — точность перехвата сообщений превысила 80%, а успешность инъекций достигла 70-90%.

Сценариев применения у атаки несколько: от принудительного отката на более старые и небезопасные поколения связи до похищения пользовательских идентификаторов и вывода устройств из строя.

Особенно опасным исследователи называют многоступенчатый даунгрейд, который последовательно ослабляет защиту, вынуждая устройства использовать устаревшие протоколы аутентификации.

Уязвимости признала и GSMA — глобальная ассоциация мобильных операторов. Исследователи заранее передали ей детали, и для проблемы уже завели отдельный идентификатор.

Работа под руководством Шицзе Луо будет представлена на конференции USENIX Security 2025, а полная документация станет доступна в открытом доступе. Авторы подчёркивают: по мере распространения 5G в мире необходимость усиления защиты от таких атак становится критически важной.

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