Уязвимости 5G, 4G и 3G раскрывают местонахождение пользователей

Уязвимости 5G, 4G и 3G раскрывают местонахождение пользователей

Уязвимости 5G, 4G и 3G раскрывают местонахождение пользователей

Исследователи продолжают находить проблемы безопасности пятого поколения мобильной связи — 5G. На этот раз, как утверждают эксперты, уязвимости кроются в протоколе AKA, который призван обеспечивать безопасность мобильной связи.

Усовершенствованный вариант протокола AKA, который внедрили для безопасности 5G, должен был решить проблему так называемых IMSI-ловушек, благодаря которым злоумышленники могут наблюдать за устройствами пользователей.

К сожалению, на деле оказалось, что устранить вышеозначенную проблему 5G AKA не в состоянии, причиной чему являются серьезные недостатки в изначальной реализации AKA. Об этом говорится в докладе экспертов New Privacy Threat on 3G, 4G, and Upcoming 5G AKA Protocols (PDF).

Принцип работы IMSI-ловушек заключается в создании определенных условий, при которых устройства будут подключаться к ним, а не к реальным легитимным станциям. Соответственно, при успешной реализации у злоумышленника открывается целое поле для вредоносной деятельности.

Например, атакующий может идентифицировать владельца устройства и установить его физическое местоположение.

Почему же протокол 5G AKA не в состоянии уберечь пользователей от подобных атак? По словам исследователей, вся проблема кроется в наследовании архитектуры 5G AKA у стандартов прошлого поколения — 3G и 4G AKA.

Таким образом, атакующий может нивелировать все защитные функции атакой, которую эксперты называют «атакой мониторинга активности».

В сущности, злоумышленник может идентифицировать пользователя без доступа к данным — просто мониторя Sequence Numbers (SQNs), этот номер устанавливается каждый раз, когда устройство подключается к мобильной сети.

Другими словами, злоумышленник не сможет получить доступ к контенту или метаданным, однако вполне будет в состоянии вычислить устройство и самого абонента.

Проблема IMSI-ловушек, к слову, очень распространена. Летом прошлого года Департамент национальной безопасности США обнаружил, что IMSI-ловушки использовались в непосредственной близости от объектов особой важности, таких как Белый дом.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru