Google: Провайдеры помогли установить шпион Hermit на смартфоны клиентов

Google: Провайдеры помогли установить шпион Hermit на смартфоны клиентов

Google: Провайдеры помогли установить шпион Hermit на смартфоны клиентов

На прошлой неделе Lookout рассказала о шпионском софте Hermit для Android, который якобы использовали власти Казахстана. Google не осталась в стороне и разослала пользователям уведомления о том, что их устройства были заражены.

Специалисты Google Threat Analysis Group (TAG) также подчеркнули, что для защиты владельцев Android-смартфонов специалисты доработали механизм Google Play Protect.

Напомним, что Hermit — разработка итальянской компании RCS Lab S.p.A., которая как раз специализируется на слежке. Среди функций шпионского софта — перехват СМС-сообщений, геолокации, а также кража фотографий и контактов.

Более того, Hermit по команде оператора может записывать аудио и даже сам звонить или перенаправлять вызовы пользователя. Модульность вредоноса позволяет подстраивать его под свои нужды.

Изучив цепочку атак, исследователи из Zimperium заподозрили, что операторы шпиона действовали заодно с интернет-провайдерами. Задача последних была проста — отключить целям мобильный интернет и прислать СМС-сообщение с указанием установить некое приложение, которое якобы вернёт доступ в Сеть.

«Мы считаем, что именно по этой причине большинство подобного софта были замаскированы под приложения от операторов связи. Как правило, если провайдеры не замешаны, шпионские программы маскируются под мессенджеры», — объясняют специалисты.

Для атак на пользователей iOS злоумышленники задействовали профили, позволяющие загружать на устройства фейковые приложения под прикрытием оператора без необходимости размещать их в App Store.

 

Анализ iOS-версии шпиона показал, что авторы используют шесть эксплойтов для следующих уязвимостей: CVE-2018-4344, CVE-2019-8605, CVE-2020-3837, CVE-2020-9907, CVE-2021-30883, и CVE-2021-30983.

Для установки Hermit на Android у пользователя должна быть включена возможность загрузки софта из сторонних магазинов.

«Такие кампании — очередное напоминание, что атакующим не всегда нужно использовать эксплойты. С помощью недобросовестных интернет-провайдеров и сторонней загрузки злоумышленники могут осуществить задуманное», — подытоживают эксперты.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru