«Боевые текстограммы» атакуют автосигнализации

«Боевые текстограммы» атакуют автосигнализации

Исследователь продемонстрирует на следующей неделе в рамках конференции Black Hat USA, как «ужасающе» легко обезоружить автосигнализацию и контролировать другие устройства, подключённые к сетям GSM и сетям сотовой связи.

Исследователю Дону Бэйли потребовалось всего пару часов на то, чтобы взломать и подключиться к популярной автосигнализации и удалённо завести машину, отправляя ей текстовые сообщения.

Бэйли, консультант по безопасности iSec Partners, планирует на следующей неделе в рамках Black Hat USA продемонстрировать видео взлома автосигнализации, который они провели с его коллегой Мэтом Солником. Их презентация для Black Hat называется «Боевые текстограммы: Идентификация и взаимодействие с устройствами через телефонную сеть».

Физические системы обеспечения безопасности, подключённые к GSM и к сетям сотовой связи, такие как устройства отслеживания по GPS и автомобильные сигнализации, так же как и системы контроля автомобильного движения, домовые системы контроля и автоматизированные системы, а также SCADA-сенсоры подвержены атакам, по словам Бэйли.

Боевые текстограммы Бэйли демонстрировал ранее в этом году в применении к персональным GPS-локаторам. Он продемонстрировал, как взломать персональные GPS-устройства производства Zoomback так, чтобы найти их, захватить, а потом действовать от имени пользователя или оборудования, работающего с такими устройствами, которые должны слушаться только клиента. Недорогие встроенные устройства слежения, которыми укомплектованы смартфоны, а также GPS-устройства, которые отслеживают местонахождение ваших детей, машины, домашнего животного или процесс перевозки грузов, могут быть перехвачены злоумышленниками, которые могут узнать точное местоположение объекта, перехватить управление устройством и подменить истинное физическое расположения объекта на ложное, говорит он.

Между тем, его исследование для Black Hat концентрируется больше на инфраструктуре, а заодно на так называемых отпечатках этих устройств и их классификации среди миллионов номеров сотовых телефонов. Однажды скомпрометированные злоумышленником через сеть, эти устройства затем могут быть использованы в злонамеренных целях. Например, автомобильные сигнализации уязвимы, потому что они соединяются и работают в ждущем режиме через оснащённые Интернетом сети сотовой связи, получая сообщения с управляющих серверов, говорит Бэйли.

Бэйли предлагает производителям автомобильных сигнализаций задуматься над решением проблемы. Он говорит, что эти и другие устройства не защищены от реверс-инжиниринга и могут быть скомпрометированы через их соединения к GSM и сетям сотовой связи.  «Их проприетарные протоколы [традиционно] были изолированы и так обфусцированы, что было невозможно точно сказать, что происходит», – говорит Бэйли. «Но производители автосигнализаций должны сейчас беспокоиться о реверс-инжиниринге их проприетарных протоколов».

Как заявляет Бэйли, злоумышленник может собрать до этого неизвестные сведения об особенностях сигнальных устройств через телефонную сеть. «Теперь, когда они делятся информацией со своими партнёрами о GSM-модулях… они подвергают опасности весь бизнес. Это серьёзно с такой точки зрения: злоумышленники могут, наконец, весьма просто «забраться под капот», потому что они будут чувствовать себя как дома в отношении к GSM».

Бэйли планирует выпустить новые утилиты для того, чтобы помочь собрать информацию о таких устройствах. «[Утилиты] покажут, как просто можно настроить соединение с сетью для массированного сканирования по всей телефонной сети», – говорит он. «Идея соединения с устройствами с помощью боевых текстограмм через телефонную сеть весьма проста».

Бэйли заявляет, что взлом автомобильной сигнализации существенно увеличивает степень опасности подключения таких устройств к сетям GSM и сетям сотовой связи. «Учитывая то, чего мне удалось достичь за два часа с автомобильной сигнализацией, можете только представить себе, что будет, если нацелиться на другие подобные устройства, такие как SCADA-системы и камеры контроля автомобильного трафика. То, как быстро и просто их взломать с помощью реинжиниринга – это просто ужасно», – говорит он.

Он заявил, что может просканировать и другие устройства для того, чтобы взломать их тем же способом. «Ничего не стоит взломать их с помощью реверс-инжиниринга. Знания их модулей и понимания их дизайна вполне достаточно», чтобы провести атаку с помощью боевых текстограмм, говорит он.

Но как улучшить защищённость таких устройств? «Настоящий ответ – больше уделять внимания разработке: заставлять людей, разрабатывая архитектуру таких систем, анализировать их безопасность со всех сторон, чего сейчас они не делают», – сказал Бэйли.

В MAX ответили на слухи о «прослушке» звонков нейросетью

Вокруг национального мессенджера MAX разгорелась новая дискуссия о приватности звонков. Поводом стал пост пользователя Pikabu, который заявил, что во время звонков в приложении якобы работает система распознавания ключевых слов на базе нейросети BC-ResNet.

По его версии, сейчас она реагирует на фразу «не слышу», а набор слов можно менять без обновления самого приложения. На этом фоне в соцсетях быстро заговорили чуть ли не о расшифровке разговоров пользователей.

В Центре безопасности MAX на это ответили резко: публикации о том, что кто-то получил доступ к расшифровке разговоров пользователей, там назвали фейком. В официальной позиции платформы говорится, что пользовательские данные «находятся под надёжной защитой», а ИИ в звонках нужен не для прослушивания содержимого бесед, а для технической настройки качества связи.

По версии MAX, технологии машинного обучения используются для анализа условий связи и автоматической подстройки параметров звонка. Проще говоря, система должна понимать, когда качество связи падает ниже критического уровня, чтобы вовремя переключить сервер или кодек и не дать разговору окончательно развалиться. При этом в компании подчёркивают, что такие инструменты работают обезличенно.

Отдельный интерес вызвало упоминание BC-ResNet. Это не какое-то секретное название внутреннего «шпионского» модуля, а известная архитектура нейросети для детектирования ключевых слов и распознавания коротких голосовых команд и ключевых слов на устройствах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны. В открытом описании Qualcomm AI Research эта архитектура прямо позиционируется как эффективное решение для подобных задач с низкой вычислительной нагрузкой.

Ещё один момент, который многим показался подозрительным, — возможность обновлять ML-модели без полной пересборки приложения. Но и здесь ничего экзотического нет: современные мобильные SDK и правда позволяют отдельно обновлять модели машинного обучения, не выкатывая каждый раз новую версию всей программы. Иными словами, сам по себе этот факт ещё не доказывает слежку, а лишь показывает, что в приложении используются обычные для отрасли механизмы разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru