Баг умной колонки Google Home позволял шпионить за пользователями

Баг умной колонки Google Home позволял шпионить за пользователями

Баг умной колонки Google Home позволял шпионить за пользователями

В «умной» колонке Google Home обнаружился баг, позволяющий установить аккаунт-бэкдор. С помощью этого вектора атаки злоумышленники могли удалённо контролировать девайс и получать данные с его микрофона.

Об уязвимости представителям Google сообщил исследователь Мэтт Канз, заработав таким образом 107 500 долларов. Несмотря на то что Канз нашёл брешь в прошлом году, технические детали он раскрыл только на этой неделе.

Всё началось с того, что специалист проводил тесты на собственной колонке Google Home. В ходе этих экспериментов выяснилось, что новые аккаунты, созданные через приложение Google Home, могут отправлять команды удалённо с помощью облачного API.

Вооружившись Nmap, Канз нашёл порт для локального API HTTP девайса и поднял прокси для захвата зашифрованного HTTPS-трафика. Задача была — попытаться перехватить токен аутентификации пользователя.

 

Канз пришёл к выводу, что создать нового юзера на атакуемом устройстве можно в два шага. Для этого требуется имя, сертификат и облачный идентификатор из локального API. С этими данными вы легко можете отправить запрос на сервер Google.

 

Согласно посту в блоге исследователя, алгоритм атаки выглядит следующим образом:

  1. Атакующий обнаруживает Google Home с помощью прослушки MAC-адресов (помогут соответствующие префиксы — E4:F0:42 и т. п.).
  2. Атакующий отправляет пакеты деаутентификации, чтобы отключить устройство от сети.
  3. Атакующий подключается к колонке и запрашивает информацию: имя, сертификат, облачный идентификатор.
  4. Атакующий подключается к Сети и использует полученные данные для связи своего аккаунта с девайсом.
  5. Теперь атакующий может шпионить за жертвой с помощью Google Home.

Канз опубликовал PoC на GitHub.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru