Прослушивать мобильные звонки может каждый

Прослушивать мобильные звонки может каждый

Прослушивать мобильные звонки может каждый

Сегодня на конгрессе Chaos Computer Club двое исследователей продемонстрировали полноценную систему прослушивания зашифрованных вызовов и перехвата SMS-сообщений, которые отправляет или принимает мобильное устройство связи стандарта GSM. Для построения этой системы им понадобились несколько простейших телефонов суммарной стоимостью не более 60 долларов, ноутбук, программное обеспечение с открытым кодом и немного смекалки.

Раньше подобные возможности (по позиционированию и прослушиванию мобильных телефонов), как правило, имелись в распоряжении лишь сотрудников правоохранительных органов да тех особо богатых людей, которые могли позволить себе приобрести профессиональный сетевой анализатор за 50 тыс. долларов. Однако исследователи, играя на особенностях стандарта GSM и человеческом факторе, смогли создать систему, построить рабочую копию которой по плечу любому технически грамотному специалисту.

Для начала эксперты Карстен Ноль и Сильвен Мюно продемонстрировали аудитории, как можно использовать данные о местоположении абонента, которыми GSM-сети обмениваются между собой для обеспечения корректной маршрутизации звонков и SMS-сообщений, чтобы предварительно определить город или район, где в данный момент находится цель. Затем, согласно их схеме, шпион может приступить к точному позиционированию; для этого на телефон жертвы высылаются особые SMS-отправления - например, имитации поврежденных сообщений, которые не отображаются пользователю. Отслеживая путь таких посланий через промежуточные станции и обрабатывая ответные сигналы устройства, злоумышленник сможет более корректно определить местонахождение трубки.

В качестве устройств анализа и мониторинга использовались обычные, довольно примитивные GSM-телефоны. Эксперты заменили их прошивки на свое собственное программное обеспечение, которое позволило им извлекать необработанные данные из сетей связи и в режиме реального времени пересылать сигнал для его последующей обработки в портативный компьютер. При помощи такого самодельного сниффера исследователи смогли точно определить случайный идентификатор, который был присвоен телефону-цели при его регистрации в сети; соответственно, они обрели возможность вычленять из общего "океана" данных те потоки, которые предназначались именно для нужного им устройства.

После описанных двух этапов следует заключительная стадия - расшифровка передаваемой информации. Борьба с криптоалгоритмами обычно сложна и далеко не всегда заканчивается в пользу аналитика, однако в данном случае специалисты нашли способ успешно атаковать шифр. Дело в том, что сети GSM через определенные промежутки времени отправляют телефонам служебные сигналы того или иного рода, не несущие полезной нагрузки; "пустое место" в них заполняется некоторым набором байтов. Несколько лет назад новая редакция стандарта GSM обязала поставщиков услуг связи заполнять "пустоты" случайными байтами, однако и по сей день многие сети не соблюдают обновленный стандарт, так что набор байтов остается статическим.

В силу этого исследователи получили возможность с высокой степенью вероятности предсказывать исходное содержание зашифрованных служебных сигналов. Подключив к процессу анализа еще и чрезвычайно объемную базу предварительно рассчитанных ключей шифрования, они добились почти моментального нахождения секретного ключа: среднее время его обнаружения при помощи специальной программы составило 20 секунд. При этом многие операторы не утруждают себя запуском отдельных процедур шифрования для каждой отдельной сессии: экономя ресурсы, они используют один и тот же ключ для защиты сразу нескольких следующих друг за другом SMS-сообщений и телефонных звонков.

В ходе демонстрационного прогона специалистам понадобилось лишь несколько минут, чтобы настроить систему, засечь телефон-жертву, взломать шифр и прослушать разговор, параллельно записывая его в аудиофайл.

"То, с чем мы имеем дело сейчас, - это скверно защищенная инфраструктура двадцатилетней давности, посредством которой передаются значительные объемы конфиденциальной информации", - подытожил г-н Ноль. - "Хотелось бы, чтобы безопасность сетей сотовой связи развивалась и совершенствовалась; в настоящее время их защита столь же 'надежна', сколь и оборона подключенных к Интернету компьютеров в начале девяностых годов прошлого века".

Gizmodo

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru