С помощью SS7-атак злоумышленники взломали Telegram-аккаунты жертв

Екатерина Быстрова 20 Октября 2020 - 10:25

...

С помощью SS7-атак злоумышленники взломали Telegram-аккаунты жертв

Киберпреступники, у которых был доступ к Системе Сигнализации №7 (SS7, набор сетевых протоколов) смогли получить доступ к Telegram-аккаунтам и электронным письмам важных людей из мира цифровой валюты. Напомним, что SS7 используется для работы сотовой связи по всему миру.

Эксперты считают, что это была хорошо организованная целевая атака, в ходе которой злоумышленники старались получить короткие коды, приходящие жертве на смартфон и используемые для двухфакторной аутентификации (2FA).

SS7 в этом случае помогала атакующим перехватывать текстовые сообщения и звонки с помощью хитрой тактики: местоположение мобильного устройства пользователя обновлялось с таким расчётом, чтобы система зарегистрировала его в другой сети (сценарий роуминга).

По данным специалистов, кибератака произошла в сентябре и поразила по меньшей мере 20 абонентов, которые были связаны работой над крупными проектами в сфере криптовалюты.

Эксперты Pandora Security, расследовавшие эту кибероперацию, помогли жертвам восстановить доступ к аккаунтам. Именно в Pandora Security впервые высказали предположение, что атака была завязана на SS7.

По словам исследователей, киберпреступники смогли подменить сервис коротких сообщений (SMSC), в результате чего все голосовые вызовы и СМС-сообщения, предназначавшиеся жертве, попадали в руки злоумышленников. Подробнее на инфографике:

«В некоторых случаях, получив доступ к учётным записям пользователей, преступники действовали от их лица в мессенджере Telegram», — поделился своими мыслями господин Ганот из Pandora Security.

Следующая главная новость »

Машинное обучение и ИИ в ИБ: где работает, а где — миф? Обсудим на эфире — регистрируйтесь!

Екатерина Быстрова 25 Февраля 2026 - 10:29

Уязвимости сайтов Домашние пользователи Корпорации Mozilla

Firefox 148 первым внедрил встроенную защиту от XSS

Mozilla сделала важный шаг в борьбе с одной из самых живучих веб-уязвимостей — XSS (межсайтовый скриптинг). В Firefox 148 компания первой внедрила стандартизированный Sanitizer API, встроенный инструмент для очистки небезопасного HTML прямо на уровне браузера.

XSS десятилетиями остаётся в топе самых распространённых проблем веб-безопасности.

Суть проста: если сайт позволяет злоумышленнику вставить вредоносный HTML или JavaScript через пользовательский контент, атакующий может перехватывать действия пользователя, красть данные и управлять сессией до тех пор, пока уязвимость не будет закрыта. Несмотря на множество защитных механизмов, XSS стабильно держится в числе лидеров рейтингов вроде CWE-79.

Раньше разработчики полагались, например, на Content Security Policy (CSP), но её внедрение часто требовало серьёзной переработки архитектуры и постоянного контроля со стороны специалистов по безопасности. Для небольших проектов это оказывалось слишком сложно.

Sanitizer API призван упростить задачу. Он позволяет очищать небезопасный HTML перед тем, как вставлять его в DOM. Главная цель — заменить рискованное использование свойства innerHTML, которое «слепо» вставляет и исполняет всё, что ему передали.

Вместо этого предлагается метод setHTML(). Если злоумышленник попытается внедрить что-то вроде <img src=x onerror=alert(1)>, новый механизм автоматически удалит опасный атрибут onerror. В итоге пользователь увидит безопасный HTML без выполнения вредоносного кода.

По умолчанию API работает в безопасной конфигурации, но разработчики могут настраивать его под свои задачи — определять, какие теги и атрибуты разрешены, а какие нужно удалять. Для более строгого контроля Sanitizer API можно использовать вместе с Trusted Types, что позволит централизованно управлять вставкой HTML и блокировать небезопасные методы.

Появление Sanitizer API в Firefox 148 фактически открывает новую главу в браузерной защите от XSS. Ожидается, что другие крупные браузеры тоже внедрят этот стандарт.

Если setHTML() действительно начнёт массово вытеснять innerHTML, у разработчиков наконец появится простой и встроенный инструмент против одной из самых старых и упорных уязвимостей интернета.

Машинное обучение и ИИ в ИБ: где работает, а где — миф? Обсудим на эфире — регистрируйтесь!