Отчеты о доставке СМС-сообщений помогают вычислить геолокацию получателя

Отчеты о доставке СМС-сообщений помогают вычислить геолокацию получателя

Отчеты о доставке СМС-сообщений помогают вычислить геолокацию получателя

Команда исследователей продемонстрировала новую атаку по сторонним каналам и дала ей интересное имя — «Freaky Leaky SMS». Особенность этого вектора — отслеживание тайминга отчетов о доставке СМС-сообщений для определения местоположения получателя.

Как известно, за обработку отчетов о доставке СМС-сообщений отвечает Центр обслуживания коротких сообщений (SMSC). Его задача — уведомить отправителя о статусе сообщения: доставлено, отклонено, принято, истек срок, не удалось доставить и т. п.

Несмотря на наличие маршрутизации, задержек в обработке и множества сетевых узлов, у мобильных сетей присутствует определенные физические характеристики, позволяющие просчитать тайминг.

Исследователи разработали МО-алгоритм, анализирующий временные интервалы между СМС-ответами. Такие интервалы могут выдать геолокацию получателя с точностью до 96% для местоположений в разных странах, а также с 86% — для двух локаций в пределах одной страны.

Чтобы воспользоваться этим вектором, условному злоумышленнику придется сначала собрать ряд данных и четко связать между собой отчеты о доставке СМС-сообщений и известное местоположение своей цели.

 

Во-первых, атакующий должен отправить несколько СМС-сообщений жертве. Их можно замаскировать под рекламные материалы, которые получатель с большой долей вероятности проигнорирует, либо использовать так называемые «бесшумные» сообщения. Последний вариант — это послания «type 0», в которых отсутствует контент, такие СМС-сообщения не выводят уведомления на устройстве получателя.

В ходе исследования специалисты использовали ADB для отправки 20 бесшумных сообщений. Они доставлялись каждый час на протяжении трех дней. Принимающие тестовые устройства были расположены в США, ОАЭ и семи европейских странах. Таким способом экспертам удалось охватить десять различных операторов и разные технологии связи.

После этого исследователи наблюдали за отчетами о доставке и собирали данные с сигнатурами геолокации. Далее все эти сведения скармливались модели машинного обучения. МО-алгоритм использовал в общей сложности 60 узлов (10 входов, 10 выходов, 40 скрытых). Полученная в обучении информация также включала местоположение приема, состояние подключения, тип сети, расстояние до приемника и пр.

 

Как выяснили (PDF) специалисты, их модель способна обеспечить высокую точность:

Задержан серийный взломщик аккаунтов пользователей маркетплейсов

Сотрудники отдела по борьбе с противоправным использованием информационно-телекоммуникационных технологий УМВД России по Пензенской области выявили и задержали подозреваемого во взломе учётных записей пользователей маркетплейсов. По версии следствия, он оформлял от их имени покупки дорогостоящих товаров в рассрочку.

Об успешной операции пензенских киберполицейских пишут местные СМИ со ссылкой на пресс-службу регионального УМВД. Дело было возбуждено после трёх обращений жителей Пензенской области о несанкционированных списаниях с их платёжных карт крупных сумм. Ущерб по этим эпизодам составил 150 тыс. рублей.

По факту произошедшего было возбуждено уголовное дело по ч. 3 статьи 158 УК РФ (кража). В ходе оперативных мероприятий следствие вышло на 20-летнего жителя Рязанской области. По данным полиции, он покупал в теневом сегменте интернета сим-карты с номерами, которые ранее использовались для регистрации на маркетплейсах, а затем были вновь переданы операторам. Эти сим-карты злоумышленник применял для захвата учётных записей пользователей, не отвязавших от аккаунтов старые номера.

От имени владельцев таких аккаунтов он приобретал дорогостоящие товары в рассрочку, а затем перепродавал их. После достижения лимитов на рассрочку злоумышленник, по версии следствия, продавал и сами учётные записи. Кроме того, как выяснилось, фигурант активно регистрировал подставные аккаунты в различных мессенджерах и также торговал ими.

В ходе следственных мероприятий подозреваемого задержали. У него изъяли семь телефонов, около 100 сим-карт, большое количество банковских карт и компьютерную технику.

Как сообщили в УМВД по Пензенской области, фигуранту также предъявлены дополнительные обвинения по ч. 2 статьи 272 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации) и статье 274.4 УК РФ (организация деятельности по передаче абонентских номеров с нарушением законодательства РФ). Ему избрана мера пресечения в виде заключения под стражу.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru