Тайминг-атака позволяет вычислить геолокацию юзеров WhatsApp, Signal

Тайминг-атака позволяет вычислить геолокацию юзеров WhatsApp, Signal

Тайминг-атака позволяет вычислить геолокацию юзеров WhatsApp, Signal

Специалисты по кибербезопасности нашли интересную брешь в популярных мессенджерах WhatsApp, Signal и Threema. Проблема может грозить раскрытием данных геолокации пользователей. В отдельных случаях точность определения местоположения превышает 80%.

Свой метод получения геоданных исследователи опубликовали в подробном отчёте (PDF). По их словам, условный злоумышленник может провести так называемую тайминг-атаку, точность которой превышает 80%.

Суть в том, что атакующий отправляет жертве сообщение, после чего измеряет время, которое ему требуется на получение статуса «доставлено». У этих уведомлений есть вполне предсказуемая задержка, связанная с местоположением получателя.

Другими словами, условный злоумышленник сможет конвертировать время, которое потребовалось на получение статуса «доставлено» (не «прочитано»), в расстояние до получателя. Само собой, придётся очень точно измерить это время, но в этом атакующему может помочь анализ логов приложения вроде Wireshark, способного захватывать сетевые пакеты.

Проведённые специалистами тесты показали следующие результаты:

  • 82% успешных тайминг-атак на пользователя Signal;
  • 80% — на пользователя Threema;
  • 74% — на пользователя WhatsApp.

 

Самым верным способом защиты от подобных атак, как отметили исследователи, будет внедрение некоей рандомизации в случае со временем доставки сообщений.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru