В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

В реализациях LTE и 5G нашли более 100 уязвимостей

Группа исследователей раскрыла подробности более 100 уязвимостей, затрагивающих реализации LTE и 5G. Злоумышленники могут использовать эти бреши для ограничения доступа к сервисам и получения контроля над ядром сотовой сети.

Специалисты нашли в общей сложности 119 уязвимостей, которым присвоены 97 уникальных идентификаторов CVE. Они охватывают семь реализаций LTE (Open5GS, Magma, OpenAirInterface, Athonet, SD-Core, NextEPC, srsRAN) и три реализации 5G (Open5GS, Magma, OpenAirInterface).

Результаты исследования представлены в отчёте «RANsacked: A Domain-Informed Approach for Fuzzing LTE and 5G RAN-Core Interfaces» (PDF).

«Каждую из выявленных уязвимостей можно использовать для  вывода из строя всех сотовых коммуникаций (телефонных звонков, сообщений и передачи данных) в масштабах целого города», — отмечают исследователи.

«Условный атакующий может выводить из строя узлы управления мобильностью (MME) в сетях LTE или функции управления доступом и мобильностью (AMF) в сетях 5G. Для этого нужно отправить всего один небольшой пакет данных через сеть, при этом нет необходимости использовать сим-карту или проходить аутентификацию».

 

Экспертам удалось наткнуться на бреши в ходе экспериментов с фаззингом, объектом которого стали интерфейсы Radio Access Network (RAN), способные принимать данные напрямую от мобильных устройств и базовых станций.

Исследователи подчеркнули, что многие из выявленных уязвимостей связаны с переполнением буфера и ошибками управления памятью, которые могут быть использованы для проникновения в ядро сотовой сети.

Это, в свою очередь, позволяет злоумышленникам отслеживать местоположение абонентов и получать данные о соединении в масштабах города. Соответствующий эксплойт открывает возможность для целевых атак на конкретных пользователей.

Кроме того, проблемы делятся на две основные категории:

  1. Те, которые могут быть использованы любым неавторизованным мобильным устройством.
  2. Те, которые могут эксплуатироваться злоумышленником, получившим контроль над базовой станцией или фемтосотой.

Из 119 обнаруженных уязвимостей:

  • 79 касались реализации MME,
  • 36 — реализации AMF,
  • 4 — реализации SGW.

Кроме того, 25 уязвимостей позволяли проводить атаки на предаутентификацию в Non-Access Stratum (NAS) с любого произвольного мобильного устройства.

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru