WhatsApp, Signal, Telegram раскрывают данные миллиардов пользователей

WhatsApp, Signal, Telegram раскрывают данные миллиардов пользователей

WhatsApp, Signal, Telegram раскрывают данные миллиардов пользователей

Популярные мессенджеры для мобильных платформ раскрывают персональные данные пользователей, заявили исследователи в области кибербезопасности. А всё благодаря специальным сервисам, позволяющим находить контакты по телефонным номерам.

Сразу после установки WhatsApp пользователи могут общаться в чатах с людьми из списка контактов. Приложение просто находит нужного человека по номеру телефона.

Для этого, само собой, пользователь должен предоставить мессенджеру права на чтение списка контактов. При этом само приложение, получив такой доступ, будет регулярно загружать контакты на свои серверы и обновлять их при случае.

Исследование, проведённое недавно специалистами Secure Software Systems Group и Cryptography and Privacy Engineering Group, показало, что эти функции обнаружения контактов угрожают конфиденциальности миллиардов пользователей.

Используя совсем незначительные ресурсы, эксперты смогли провести атаки на популярные мессенджеры — WhatsApp, Signal и Telegram. В результате получилась демонстрация того, как потенциальный злоумышленник может собрать конфиденциальную информацию в огромных масштабах.

Проанализированные данные также открыли весьма любопытную статистику. Например, очень небольшое количество пользователей меняют свои настройки конфиденциальности по умолчанию. А ведь в таком виде они зачастую не могут обеспечить должную защиту данных пользователя.

Что касается Telegram, исследователи выяснили: функция поиска контактов раскрывала важную информацию даже о владельцах телефонных номеров, которые пока не регистрировались в сервисе.

«Мы настоятельно рекомендуем пользователям мессенджеров уделить внимание своим настройкам конфиденциальности. На сегодняшний день это самый лучший способ борьбы с продемонстрированной атакой», — пишут специалисты.

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru