Двухфакторная аутентификация уязвима для новой атаки

Двухфакторная аутентификация уязвима для новой атаки

Двухфакторная аутентификация уязвима для новой атаки

Исследователи из Амстердамского свободного университета обнаружили, что двухфакторную аутентификацию можно обойти, если у жертвы есть смартфон с Android или iOS. Проблема кроется в автоматической синхронизации устройств, которую обеспечивают сервисы Google и Apple.

Двухфакторная аутентификация требует подтверждать права доступа по двум независимым каналам. Чаще всего она выглядит так: сначала пользователь вводит пароль, а затем сообщает одноразовый код, полученный по SMS. Такой метод заметно надёжнее, чем обычная проверка пароля.

Чтобы обойти двухфакторную аутентификацию, злоумышленнику нужно не только узнать пароль, но и оперативно перехватить одноразовый код доступа. Исследователи из Нидерландов обнаружили, что удобства, которые современные мобильные платформы предоставляют своим пользователям, делают перехват SMS вполне реалистичной задачей.

Атаки на пользователей iOS и Android, которые они предложили, существенно различаются, но и в том, и в другом случае компьютер жертвы должен быть заражён специальным трояном, пишет xakep.ru.

Троян, который атакует пользователей Android, от имени жертвы обращается к Google Play и просит установить на её смартфоны шпионское приложение. Google Play молча повинуется, даже не спрашивая у пользователя разрешения. После установки приложение тихонько ждёт SMS с кодом доступа. Получив SMS, оно тут же переправляет его на сервер злоумышленника.

 

Screen-Shot-2016-04-11-at-2.11

 

Самое сложное тут — протащить шпиона в Google Play. Для этого исследователи разработали приложение, способное исполнять код из интернета. Все вредоносные функции были реализованы на Javascript, загружаемом с их сервера. Запросы с адресов, принадлежащих Google, сервер игнорировал. Такого трюка хватило для того, чтобы обмануть гугловских цензоров.

Победить iOS оказалось ещё проще. В последние версии OS X и iOS встроена функция под названием Continuity. Она, среди прочего, позволяет читать SMS с айфона при помощи компьютера. Чтобы перехватить код доступа, трояну достаточно мониторить содержимое файла ~/Library/Messages/chat.db, куда попадают пришедшие SMS.

Эта уязвимость была найдена ещё в 2014 году. Исследователи немедленно сообщили о ней Google и другим онлайновым сервисам, использующим двухфакторную аутентификацию, а также провели серию презентаций для банков. Ни одна компания не отреагировала на предупреждение.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru