Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Пробы Wi-Fi позволяют отслеживать владельцев смартфонов и сливать данные

Эксперты Гамбургского университета провели интересный эксперимент, в ходе которого фиксировали сотни тысяч проходящих запросов на подключение к Wi-Fi. Цель эксперимента — определить тип данных, передаваемых без ведома и согласия владельцев мобильных устройств.

Зондирование Wi-Fi (или пробы Wi-Fi) — стандартная процедура, являющаяся частью коммуникации между точкой доступа (модем или роутер) и смартфоном. По умолчанию большинство мобильных устройств непрерывно ищут доступные сети Wi-Fi и подключаются к ним, если им можно доверять.

Кстати, многие магазины уже используют пробы Wi-Fi для отслеживания перемещения посетителей. При этом они не нарушают GDPR, поскольку при таком отслеживании используется только обезличенный MAC-адрес устройства.

Тем не менее исследователи решили проверить, какую именно информацию об устройстве может содержать процесс зондирования Wi-Fi. Выяснилось, что в 23,2% случаев передавались идентификаторы сетей (SSID), к которым девайс пользователя подключался в прошлом.

Исследование проводилось в центре одного из городов Германии в ноябре 2021 года. Команда специалистов использовала шесть антенн, которые фиксировали пробы в различных каналах и спектрах. За три часа удалось отследить в общей сложности 252 242 запросов — 46,4% в 2.4GHz и 53,6% — в 5GHz.

За это время исследователи также получили 58 489 SSID, которые во многих случаях содержали числовые строки с 16 и более символами. Предполагается, что это пароли от популярных домашних роутеров в Германии — FritzBox или Telekom.

«Утечка паролей в SSID особенно опасна в том случае, если девайс достоверно передаёт подлинный идентификатор. Используя эти данные, злоумышленники могут “поднять“ фейковые точки доступа», — отмечают исследователи в отчёте (PDF).

 

Основной проблемой эксперты называют отслеживание пользователей мобильных устройств. Затруднить его могла бы рандомизация MAC-адресов, которая используется в более современных версиях iOS и Android. Тем не менее владельцы смартфонов всё равно до конца не защищены от трекинга.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru