Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Баг Google Photos сливал геолокацию и другие метаданные изображений

Google устранила уязвимость в своем сервисе Google Photos, которая позволяла условному злоумышленнику получить метаданные изображения. Например, в случае удачного использования этой бреши киберпреступник мог узнать данные геолокации фотографии, которую пользователь хранит в аккаунте Google Photos.

Подобную атаку эксперты в области безопасности называют утечкой по сторонним каналам браузера. Для ее реализации злоумышленник должен заманить жертву на вредоносный сайт.

На этом сайте располагается JavaScript-код, который «прощупывает» открытые аккаунты пользователя. Затем этот код замеряет время, которое требуется атакуемому сайту на ответ (это может быть даже ответ «отказано в доступе»).

Атакующий сравнивает полученные ответы, чтобы определить, имеются ли артефакты в аккаунте пользователя. Именно так эксперт Imperva Рон Масас обнаружил проблему Google Photos, которая приводила к утечке метаданных фото.

Специалист написал код JavaScript, который эксплуатировал функцию поиска в Google Photos. После того как пользователь попадал на вредоносный сайт, скрипт начинал использовать его браузер в качестве прокси для отправки запросов и поиска по учетной записи Google Photos.

По словам Масаса, он использовал для поиска фразу «мои фото из Исландии», чтобы определить, посещал ли пользователь когда-нибудь Исландию. В процессе импровизированной атаки эксперт замерял размер HTTP-ответа и время, которое требовалось Google Photos на ответ для каждого поискового запроса.

Также исследователь использовал интервалы дат, чтобы определить, когда атакуемый пользователь посещал определенное место. Другие данные можно было получить таким же способом, просто потребовались бы свои специфические запросы.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru