Американский юноша выкрал $1 млн, проведя атаку подмены SIM-карты

Американский юноша выкрал $1 млн, проведя атаку подмены SIM-карты

Американский юноша выкрал $1 млн, проведя атаку подмены SIM-карты

21-летний американец Николас Траглия обвиняется в атаке «подмены SIM-карты» (SIM-swapping attack), проведенной на одного из руководителей из Силиконовой долины. Юноша пытался похитить $1 миллион в цифровой валюте.

Следствие выяснило, что молодой Траглия оборудовал свои апартаменты в Сан-Франциско в качестве базы для отслеживания целей, которые позже становились жертвами атаки подмены SIM-карты.

Схема подмены SIM-карты завязана на простейших действиях — злоумышленник звонит сотовому оператору и просит его «перебросить» номер на другое устройство. Конечно, атака будет длиться лишь непродолжительное время, так как жертва вскоре обнаружит, что сеть пропала.

Однако именно этого окна киберпреступникам обычно хватает для прохождения двухфакторной аутентификации и получения доступа к важным аккаунтам жертвы.

Как передает New York Post, согласно обвинительному заключению, Траглия атаковал проживающего в Сан-Франциско Роберта Росса 26 октября. В результате удачной атаки молодому человеку удалось произвести подмену SIM-карты и украсть $1 миллионов из аккаунтов Coinbase и Gemini, принадлежащих Россу.

В деле уточняется, что это были сбережения Росса, отложенные им на учебу своих дочерей в колледже.

Несмотря на то, что жертва быстро поняла, что с номером что-то происходит — Росс оперативно связался с провайдером — преступнику все же удалось выкрасть цифровую валюту, а также конвертировать ее в наличные деньги.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru