Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Уязвимости в аудиодекодерах чипсетов Qualcomm и MediaTek могут позволить злоумышленникам удалённо получить доступ к медиаматериалам и аудиопереговорам владельцев мобильных устройств на Android.

Согласно отчёту израильской компании Check Point, выявленные проблемы в безопасности могут служить отправной точкой при запуске атак с удалённым выполнением кода (RCE). Для эксплуатации киберпреступник должен отправить жертве специально созданный аудиофайл.

«Степень эксплуатации бреши может варьироваться от запуска вредоносной программы до получения доступа к мультимедийным файлам пользователя. В отдельных случаях атакующий может даже стримить с помощью камеры мобильного устройства», — пишут специалисты.

«Помимо этого, Android-приложение с низкими правами может использовать уязвимость для доступа к переговорам и данным жертвы».

Проблема затрагивает формат Apple Lossless Audio Codec (ALAC), который изначально разрабатывали купертиновцы (в 2011 году открыли его исходный код). С тех пор ряд разработчиков, среди которых Qualcomm и MediaTek, использовали ALAC для собственных аудиодекодеров.

Выявленные Check Point баги получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2021-0674 (5,5 балла по CVSS, MediaTek) — некорректная проверка ввода в декодере ALAC.
  • CVE-2021-0675 (7,8 балла по CVSS, MediaTek) — возможность локального повышения прав в декодере ALAC (берёт начало от проблемы записи за пределами границ).
  • CVE-2021-30351 (9,8 балла по CVSS, Qualcomm) — доступ к памяти за пределами границ из-за некорректной проверки числа фреймов.

Демонстрационный эксплойт Check Point позволяет как раз провести стрим с помощью камеры скомпрометированного смартфона.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru