100% реальных атак по перехвату SMS-сообщений достигают цели

100% реальных атак по перехвату SMS-сообщений достигают цели

100% реальных атак по перехвату SMS-сообщений достигают цели

Согласно результатам мониторинга Positive Technologies, злоумышленники следят за абонентами, перехватывают звонки, обходят системы тарификации, блокируют пользователей. Только один крупный оператор с абонентской базой в несколько десятков миллионов человек ежесуточно подвергается более чем 4 тысячам кибератак.

Согласно результатам исследования (PDF), успешными для злоумышленников являются 100% атак, направленных на перехват SMS-сообщений. При этом кража передаваемых таким образом одноразовых кодов чревата компрометацией систем ДБО, мобильных банков, интернет-магазинов, порталов государственных услуг и множества других сервисов. В 2017 году примером подобной атаки послужил перехват SMS-сообщений абонентов немецкого сотового оператора, в результате чего были похищены деньги с банковских счетов пользователей.

Другой вид атак — отказ в обслуживании — представляет угрозу для электронных устройств интернета вещей. Сегодня к сетям мобильной связи подключены не только отдельные устройства пользователей, но и элементы инфраструктуры умных городов, современные промышленные предприятия, транспортные, энергетические и иные компании.

Серьезные опасения связаны и с мошенничеством в отношении оператора или абонентов. Существенная часть таких атак пришлась на несанкционированную отправку USSD-запросов (81%). Подобные запросы позволяют осуществить перевод денег со счета абонента, подписать абонента на дорогостоящую услугу или отправить фишинговое сообщение от имени доверенного сервиса.

Безопасность сетей мобильной связи все еще находится на низком уровне, что подтверждается результатами работ по анализу защищенности сетей SS7, представленными в первой части отчета. В выборку попали данные 24 наиболее информативных проектов в сетях операторов стран Европы (в том числе России) и Ближнего Востока в 2016—2017 годах, половина которых имеют объем абонентской базы более 40 миллионов человек.

Практически в каждой сети можно прослушать разговор абонента или прочитать входящие SMS-сообщения, а мошеннические операции можно успешно проводить в 78% сетей. Все сети содержат опасные уязвимости, которые позволяют нарушить доступность сервисов для абонентов.

«Операторы осознают существующие риски и делают выводы: в 2017 году во всех исследованных сетях функционировала система SMS Home Routing, а в каждой третьей сети была установлена система фильтрации и блокировки сигнального трафика, — отмечает руководитель отдела безопасности телекоммуникационных систем Positive Technologies Дмитрий Курбатов. — Но этого мало. На сегодняшний день все сети оказались подвержены уязвимостям, связанным как с частными случаями некорректной настройки оборудования, так и с архитектурными проблемами сигнальных сетей SS7, которые невозможно устранить имеющимися средствами».

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