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:

Фишеры атакуют российский авиапром через счета и ставят AnyDesk

Исследователи Seqrite обнаружили фишинговую кампанию против российских аэрокосмических компаний. Схема получилась уже знакомая: письмо якобы со счётом от реальной авиационной организации. Но внутри не бухгалтерия, а удалённый доступ к компьютеру жертвы через AnyDesk.

Атака начинается с письма, отправленного от имени ВНИИР. Домен похож на настоящий, тема про счёт, оформление с логотипом Минпромторга. Для убедительности всё как надо.

Однако фейковый домен зарегистрировали всего за несколько дней до рассылки, а список получателей скрыт, что намекает на массовую отправку.

 

Во вложении лежит запароленный архив. Пароль заботливо указан в тексте письма: пользователю удобно, защитным системам — уже не очень. Внутри находится дроппер, собранный с помощью Smart Install Maker. После запуска он показывает на экране PDF-приманку со счётом, а сам тем временем распаковывает файлы во временную папку и тянет с командного сервера второй архив.

 

В этом наборе — портативный AnyDesk, почтовая утилита Blat, Tray Minimizer и batch-скрипт. Последний делает всю грязную работу: ждёт около минуты, чтобы пережить песочницы, задаёт фиксированный пароль AnyDesk, копирует его в ProgramData и запускает. После этого операторы могут заходить на машину без лишних вопросов и всплывающих просьб.

Затем скрипт упаковывает настройки AnyDesk в защищённый архив и отправляет их злоумышленникам через Blat по SMTP. Для закрепления создаётся задача с кривым названием Auto apdate, а временные файлы удаляются, чтобы расследователям было веселее копаться в следах.

 

Seqrite подозревает связь с группой Rare Werewolf, также известной как Librarian Ghouls и Rezet. Её активность фиксируют как минимум с 2019 года, а среди целей ранее были организации в России, Беларуси и Казахстане, включая аэрокосмический сектор и тяжёлую промышленность.

Главная фишка атаки — минимум экзотики. Вместо редкого вредоноса используются легитимные инструменты: AnyDesk, Blat и переименованный WinRAR.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru