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

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru