Positive Technologies прокомментировала взлом украинских операторов связи

Positive Technologies прокомментировала взлом украинских операторов связи

Громкая история, связанная с прослушиванием абонентов украинских телекоммуникационных операторов, имеет вполне очевидные технические предпосылки. Получить доступ к чужим разговорам по мобильному гораздо легче, чем кажется.

Проблемы безопасности мобильных сетей неоднократно освещались в исследованиях Positive Technologies и в докладах на международном форуме Positive Hack Days. Одна из наиболее опасных уязвимостей связана с отсутствием защиты системы сигнализации SS7 (с помощью SS7 служебными сообщениями обмениваются все компоненты сотовых сетей оператора и его роуминговых партнеров).

Воспользовавшись тем, что оператор всегда вынужден выбирать между безопасностью и доступностью сервиса, атакующий способен проникать в сеть SS7 из чужой сети. Оператору непросто фильтровать сообщения SS7 из внешних сетей, поскольку это может повлиять на доступность услуг в роуминге и привести к финансовым потерям.

Как защититься

Подавляющее большинство атак в сетях SS7 начинаются с получения технических данных об абоненте — идентификатора IMSI, адресов коммутатора MSC и БД HLR. Злоумышленник может раздобыть эти данные, отправив запрос SRI4SM (send routing info for short message) и указав в качестве параметра телефонный номер атакуемого абонента.

«Одним из эффективных контратакующих методов является процедура SMS Home Routing, предложенная организацией 3GPP в 2007 году, — отмечают эксперты Positive Technologies Сергей Пузанков и Дмитрий Курбатов. — Иногда ее называют SMS Firewall или SMS-фильтр. Эта рекомендация была опубликована 7 лет назад, но, судя по нашему опыту, далеко не все операторы запустили это решение. Его принцип заключается в следующем. В сеть оператора внедряется дополнительный узел, обеспечивающий фильтрацию злонамеренных сообщений SRI4SM. Когда в сеть приходит сообщение SRI4SM из другой сети, оно перемаршрутизируется на новый фильтрующий узел. Этот узел отправляет нормальный ответ, выдавая в качестве адресов коммутатора MSC и БД HLR свой адрес, а в качестве IMSI абонента — фальшивые данные. Если сообщение SRI4SM было сгенерировано злоумышленником, то он в ответе не получит никакой полезной информации, и его атака будет сорвана еще на первом этапе. Если же сообщение SRI4SM было началом легальной транзакции для отправки SMS-сообщения, то сеть отправителя передаст это сообщение на фильтрующий узел, а он уже в свою очередь доставит сообщение адресату внутри домашней сети».

Специалисты Positive Technologies рекомендуют проводить мероприятия для защиты телекоммуникационных сетей по традиционному сценарию: тестирование на проникновение с выявлением проблемных мест, аудит безопасности с установкой рекомендуемых настроек, периодическая проверка настроек безопасности в соответствии с шаблоном. Этот минимальный объем работ поможет поднять защищенность сети до приемлемого уровня.

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru