Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Исследователи из Имперского колледжа Лондона показали лёгкий способ обмануть систему сканирования медиаконтента. В качестве примера взяли технологию Apple CSAM, которая создала немало шума летом этого года.

Напомним, что CSAM (Child Sexual Abuse Material) была разработана с целью вычислять и пресекать распространение порнографических материалов, в которых фигурируют несовершеннолетние лица.

Из-за большого давления пользователей и специалистов по защите информации техногиганту из Купертино пришлось отложить введение этой функции в эксплуатацию до 2022 года. За это время разработчики обещали усовершенствовать CSAM и сделать саму технологию более прозрачной.

Основная идея разработки Apple опирается на сравнение хешей изображений, которые передаются с помощью iOS-устройств, с базой данных NCMEC и других организаций, занимающихся вопросами защиты детей.

Если CSAM найдёт совпадения, специалисты Apple изучат содержимое подозрительных материалов, а затем, если алерт подтвердится, передадут правоохранителям информацию о распространении детской порнографии.

Однако на симпозиуме USENIX специалисты продемонстрировали интересный способ, доказывающий, что ни Apple CSAM, ни любая другая аналогичная система не способна эффективно детектировать нелегальный контент.

По словам исследователей, алгоритмы детектирования достаточно легко обмануть — в 99,9% случаев, причём для этого даже не потребуется визуально менять изображения. Сам фокус заключается в использовании специального хеш-фильтра, который заставит систему сканирования воспринимать этот контент иначе. Для глаза человека разница будет незаметна:

 

В отчёте (PDF) специалисты указали на контрмеры — увеличить порог срабатывания, однако это неизбежно приведёт к ложноположительным детектам.

Напомним, в прошлом месяце стало известно, что Евросоюз уже давно хотел сканировать фото на iPhone пользователей, ещё до самого анонса технологии Apple CSAM.

Инструмент для отслеживания пользователей WhatsApp по номеру попал в Сеть

Исследователи бьют тревогу: в открытом доступе появился инструмент, который позволяет отслеживать активность пользователей WhatsApp (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) и Signal, зная только номер телефона. Речь идёт не о взломе аккаунта или перехвате переписки — достаточно «пинговать» устройство и анализировать время отклика мессенджера.

Метод основан на особенностях работы протоколов доставки сообщений. WhatsApp и Signal автоматически отправляют служебные подтверждения получения данных (delivery receipts).

Эти ответы уходят ещё до того, как приложение проверит, существует ли сообщение или реакция на него. В итоге атакующий может измерять round-trip time (RTT) — время между отправкой запроса и получением ответа — и по этим значениям делать весьма точные выводы о состоянии устройства.

Уязвимость получила название Silent Whisper. Её подробно описали учёные из Венского университета и исследовательского центра SBA Research ещё в прошлом году.

Однако теперь история вышла за пределы научных публикаций: исследователь под псевдонимом gommzystudio выложил на GitHub PoC-инструмент, наглядно показывающий, насколько просто всё это работает на практике.

По словам автора, можно отправлять до 20 «пингов» в секунду, не вызывая у жертвы ни уведомлений, ни всплывающих окон, ни каких-либо видимых следов в интерфейсе приложения. При этом устройство активно отвечает на запросы, а показатели RTT меняются в зависимости от ситуации.

Картина получается довольно показательная. Низкое время отклика обычно означает, что телефон в руках пользователя, экран включён и подключение идёт по Wi-Fi. Чуть более высокий RTT — активное использование через мобильную сеть. Большие задержки говорят о режиме ожидания с выключенным экраном, а тайм-ауты — о том, что устройство офлайн или в авиарежиме. Если значения постоянно «прыгают», можно предположить, что человек в движении.

 

Со временем такие замеры позволяют восстановить повседневный распорядок: когда человек приходит домой, когда ложится спать, когда выходит из дома и пользуется мобильной связью. И это уже не просто статус «онлайн» или «офлайн», а полноценное профилирование поведения.

Отдельная проблема — нагрузка на устройство. Частые запросы быстро разряжают аккумулятор и расходуют мобильный трафик. В экспериментах исследователей iPhone и Android-смартфоны теряли от 14 до 18% заряда батареи в час. Signal в этой ситуации выглядит чуть лучше: из-за встроенного ограничения частоты ответов потери составили около 1% в час. У WhatsApp такой защиты, к сожалению, нет.

Кроме того, анализ RTT позволяет грубо определять географическое положение пользователя (например, страна или регион), тип устройства и даже операционную систему. При использовании нескольких точек зондирования точность таких выводов может заметно вырасти.

Сам разработчик инструмента подчёркивает, что проект создан исключительно в исследовательских и образовательных целях, и напоминает о возможных нарушениях законодательства при слежке за людьми без их согласия. Тем не менее репозиторий уже собрал сотни звёзд и десятки форков, а значит, доступ к инструменту есть у кого угодно.

Что можно сделать обычному пользователю? Минимум — включить в WhatsApp настройку «Блокировать сообщения от неизвестных аккаунтов» (Настройки → Конфиденциальность → Расширенные).

Это может снизить интенсивность подобных атак, хотя полностью проблему не решает. Отключение отчётов о прочтении и индикаторов активности тоже полезно, но от Silent Whisper не спасает на сто процентов.

По состоянию на декабрь 2025 года уязвимость остаётся актуальной как для WhatsApp, так и для Signal. Эксперты советуют по возможности ограничивать статусную информацию в мессенджерах и следить за обновлениями — теперь мяч явно на стороне разработчиков сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru