NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

Известны случаи, когда преступники сознательно разбивали свои смартфоны, чтобы уничтожить доказательства. В связи с этим Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) протестировал методы форензики, позволяющие вытащить данные из повреждённых мобильных устройств.

Чтобы уничтожить компрометирующие их материалы, злоумышленники разбивают, расстреливают, топят или бросают в огонь свои смартфоны. Несмотря на это, экспертам компьютерной криминалистики зачастую всё равно удаётся извлечь улики.

Теперь же исследователи NIST решили проверить, насколько эти методы эффективны при получении необходимой правоохранителям информации. Повреждённый смартфон может не включатся, а порт для кабеля может не работать. Именно поэтому специалисты задействуют аппаратные и программные средства для прямого доступа к памяти телефона.

В таких случаях могут использоваться хакерские инструменты, которые, само собой, должны быть разрешены законом при проведении расследования. Поскольку впоследствии полученные с помощью таких средств данные будут фигурировать в качестве улик в суде, важно, чтобы им можно было полностью доверять.

«Наша цель заключалась в том, чтобы проверить, насколько эффективны и качественны подобные методы извлечения информации. Действительно ли они обеспечивают результаты, на которые можно положиться?», — объясняют исследователи NIST.

Стоит отметить, что NIST изучал только те способы, которые позволяют получить данные, но не расшифровать их. В качестве платформы для тестов были задействованы смартфоны, работающие на Android. Чтобы всё было максимально приближено к реальным ситуациям, эксперты поместили на устройства фото, сообщения в приложениях Facebook и LinkedIn, а также добавили контакты с множеством псевдонимов и нетипично отформатированные адреса.

Помимо этого, для чистоты эксперимента исследователи добавили на устройства данные GPS — они ездили на машине по определённым районам и записывали геолокацию.

После этого NIST проверил два основных метода извлечения информации. Первый получил название JTAG, его суть заключается в использовании отпаек, существующих на многих платах. Припаяв к ним провода, эксперты форензики обычно могут получить данные прямиком из чипа.

Второй метод, именуемый «chip-off», подразумевает подключение к контактам напрямую. Здесь специалисты всегда следят за тем, чтобы не повредить контакты, так как они достаточно хрупкие. В случае неосторожного обращения извлечение данных может протий некорректно. Метод «chip-off» провели сотрудники полицейского управления Форт-Уэрта, а после отправили полученные данные в NIST.

Далее исследователи NIST задействовали восемь различных программных инструментов для конвертации полученной информации в удобочитаемый формат. Затем они сравнили результат с загруженными на первом этапе фотографиями и другими данными.

По результатам исследования методы JTAG и chip-off позволили извлечь информацию без её изменения или модификации. Однако некоторые программные инструменты оказались лучше других по части перевода данных в нормальный формат.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru