Обнаружены уязвимости в технологии VoLTE

Обнаружены уязвимости в технологии VoLTE

Исследователь из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе представил заслуживающий внимания доклад на конференции ACM CCS 2015. По данным ученого, новая технология передачи данных и голоса по сети LTE (VoLTE) небезопасна.

Технология VoLTE еще совсем новая, внедрять ее начали только в 2014 году,  но ее уже используют (или собираются использовать) крупнейшие операторы сотовой связи разных стран мира, включая Verizon, AT&T и T-Mobile. Тем прискорбнее узнать, что технология несовершенна.

Гуан-Хуа Ту (Guan-Hua Tu) рассказал об обнаружении ряда проблем в VoLTE сетях. Ученый «ставил опыты» в сетях сразу двух провайдеров, названий которых он, по понятным соображениям, не раскрывает. При помощи рутованного телефона и компьютера он сумел подделать свой трафик, выдав его за трафик VoLTE. Используя данный метод, исследователь сумел разорвать соединение жертвы DDoS-подобной атакой, а также подделать стоимость вызовов, взвинтив счета ни в чем неповинных пользователей до небес, пишет xakep.ru.

Согласно отчету, уязвимости связаны с фундаментальными проблемами, которые возникают вследствие передачи голоса и данных по одним и тем же каналам связи. На сегодня стандарт VoLTE разделяет данные на три канала: обычная сотовая связь, более приоритетные голосовые звонки и канал с наивысшим приоритетом – для пакетов данных, которые координируют вышеупомянутые звонки (их называют signal headers). Распределение данных по этим каналам, как правило, происходит на аппаратном уровне, но ученый обнаружил, что защиту можно обойти, а пакеты данных, к примеру, можно перенаправить в другой канал.

Исследователь пишет, что некоторые найденные им проблемы уже были исправлены сотовыми операторами, но другие баги нельзя «починить», не изменив при этом всю структуру VoLTE вообще. На сегодня Федеральная комиссия связи США требует, чтобы голосовые данные имели приоритет над обычными данными, так как VoLTE должна обеспечивать такое же хорошее качество связи, как и обыкновенная сотовая связь. Если звонок будет прерываться из-за любого обновляющегося на фоне приложения, это не вариант. К тому же система распределения должна обеспечивать взаимодействие между различными операторами, из-за чего им приходится использовать так называемые «clear signal», которые можно отреверсить и проделать то же самое, что показал на конференции Гуан-Хуа Ту.

Сам исследователь настаивает на том, что технология нуждается фундаментальных изменениях, хотя этого будет крайне сложно добиться: операторы сотовой связи могут более пристально следить за VoLTE сетями, но самостоятельно изменить протокол им никто не позволит, равно как и изменить «железо» и софт, работающие на среднестатистическом смартфоне.

«Решение данной проблемы потребует объединения усилий операторов сотовой связи, авторов мобильных ОС, производителей чипсетов и организаций, принимающих стандарты. Осуществить такое быстро не получится», — говорит ученый.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru