Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Взломщики аккаунтов начали применять голосовые боты, которые по телефону выманивают у жертвы одноразовый код аутентификации (One Time Password, OTP). Эксперты «Лаборатории Касперского» рассказали, как происходят такие атаки.

Системы двухфакторной аутентификации (2FA) могут отправлять пользователям OTP в виде СМС, пуш-уведомления, голосового сообщения по телефону, письма по имейл или бот-сообщения в мессенджере. Для перехвата таких кодов злоумышленники обычно используют приемы социальной инженерии, которые теперь зашиваются в специализированные программы.

Такой OTP-бот имеет смысл использовать в тех случаях, когда взломщик уже раздобыл основные ключи к аккаунту — логин и пароль; понадобится также номер телефона намеченной жертвы. Эти данные можно найти в паблике, почерпнуть из утекших баз, купить в даркнете либо заполучить через фишинг.

При попытке входа в аккаунт, защищенный 2FA, появляется поле для ввода OTP. Получателю звонит специально обученный бот и убеждает его набрать код подтверждения на клавиатуре, оставаясь на линии. В случае успеха заветный ключ передается в в телеграм-бот мошенника.

Поскольку время действия одноразовых кодов ограничено, исход целиком зависит от искусности сценария (уже есть и русскоязычные). Некоторые OTP-боты сначала отправляют предупреждение о предстоящем звонке и потом уже набирают номер.

«Использование OTP-ботов для обхода двухфакторной аутентификации — сравнительно новое явление в мире онлайн-мошенничества, — комментирует Ольга Свистунова, старший контент-аналитик Kaspersky. — Некоторые боты во время звонка умеют запрашивать не только одноразовые пароли, но и другие данные — например, номер и срок действия банковской карты, ПИН-коды, дату рождения, реквизиты документов. Функциональность ботов варьируется от одного скрипта, нацеленного на пользователей одной организации, до гибких настроек и широкого выбора скриптов, позволяющих заменить такими ботами целый мошеннический кол-центр».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru