Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Исследователи из Google Threat Analysis Group (TAG) рассказали об активности киберпреступной группировки APT29: злоумышленники, якобы связанные с Россией, задействовали эксплойты компании NSO Group для атак на пользователей iOS и Android.

Атаки, по словам экспертов, проходили с ноября 2023 года по июль 2023-го. К тому моменту разработчики уже выпустили патчи, но некоторые устройства по традиции не успели обновиться.

APT29, также известная под именем Midnight Blizzard, в пошлом отметилась атакой на Microsoft, которая затронула федеральные органы США. Теперь группировка взялась за власти Монголии.

Как отметили в Google Threat Analysis Group, киберпреступники воспользовались уязвимостью под идентификатором CVE-2023-41993, затрагивающую WebKit и приводящую к выполнению произвольного кода при отработке специально сформированного веб-контента.

Как известно, Apple выпустила патч для этой дыры в конце сентября 2022 года. Вместе с ней корпорация закрыла CVE-2023-41991 и CVE-2023-41992.

Вооружившись соответствующим эксплойтом, APT29 скомпрометировала сайты mfa.gov[.]mn и cabinet.gov[.]mn и добавила в код их страниц вредоносный iframe. Схема вектора выглядела так:

 

Таком образом, злоумышленники могли похищать cookies владельцев iPhone, работающих под управлением iOS 16.6.1 и более современных версий ОС.

Уже в июле 2024-го группа стала использовать эксплойты для CVE-2024-5274 и CVE-2024-4671, затрагивающие Google Chrome, для атак на пользователей Android, которые посещали сайт mga.gov[.]mn.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru