Умные лампочки TP-Link позволяют вытащить пароль от вашего Wi-Fi

Умные лампочки TP-Link позволяют вытащить пароль от вашего Wi-Fi

Умные лампочки TP-Link позволяют вытащить пароль от вашего Wi-Fi

Итальянские и британские исследователи выявили четыре уязвимости в умных лампочках TP-Link Tapo L530E и соответствующем приложении Tapo. Эксплуатация этих багов позволяет перехватить пароль от Wi-Fi пользователя.

Стоит отметить, что умные лампочки серии Tapo L530E держат лидерство по продажам на зарубежных торговых площадках вроде Amazon. Приложение TP-link Tapo позволят управлять этими лампочками и насчитывает 10 млн установок в Google Play Store.

Именно из-за востребованности Tapo L530E специалисты решили проверить эти девайсы. Выяснилось, что умные лампочки подвергают опасности данные пользователей.

Согласно отчёту (PDF), первая уязвимость представляет собой некорректную аутентификацию в Tapo L503E. Условный атакующий может выдать себя за устройство в процессе обмена ключом сессии.

Брешь получила 8,8 балла по CVSS (высокая степень риска), в случае успешной эксплуатации она позволяет злоумышленнику вытащить пароль от аккаунта в Tapo и, соответственно, управлять умным девайсом.

Ещё один опасный баг получил 7,6 балла по CVSS, а корень его кроется в жёстко заданном в коде общем секрете с короткой контрольной суммой. Этот секрет атакующие могут вытащить с помощью брутфорса или декомпиляции приложения Tapo.

Третья проблема получила среднюю степень опасности. Она существует из-за недостаточной рандомизации в процессе симметричного шифрования. Это делает криптосхему предсказуемой.

Четвёртая уязвимость является следствием недостаточной проверки актуальности полученных сообщений. Поскольку ключи сессии остаются валидными в течение 24 часов, злоумышленники могут повторять сообщения в этом промежутке.

Наиболее опасный вектор атаки в этом случае завязан на маскировке действий атакующего под активность умной лампочки. Он позволяет вытащить из приложения Tapo учётные данные.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru