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.

Обработал фото ИИ — готовь дисклеймер: в России обсуждают маркировку

Изображения, аудио и видео, созданные с помощью больших моделей искусственного интеллекта, могут обязать маркировать. Соответствующие поправки к закону об ИИ и Гражданскому кодексу подготовила рабочая группа Совета при президенте РФ.

Сейчас закон требует от крупных платформ с аудиторией более 500 тыс. россиян в сутки лишь предоставить пользователям техническую возможность поставить отметку. Делать это обязательно авторов не заставляют, сообщают «Ведомости».

Поправки меняют подход: предупреждение об использовании ИИ может стать обязательным, а его формат, содержание и место размещения определит уполномоченное ведомство. Какое именно, в проекте не указано. Обсудить документ планируют 19 августа, но сроки возможного внесения в Госдуму пока неизвестны.

Главная интрига скрывается в формулировке «создан с применением ИИ». Под неё могут попасть не только полностью сгенерированные ролики и изображения, но и обычные фотографии, слегка обработанные нейросетевым фильтром. Минимальная доля машинного участия не установлена.

Не определено и то, кто должен наносить метку, если один человек создал материал, а другой его опубликовал. Проект не объясняет, кто станет искать нарушения, обязана ли маркировка переживать перенос файла между платформами и какая ответственность грозит за её отсутствие.

Представители отрасли опасаются, что обязательные отметки усложнят работу законопослушных российских сервисов, но не остановят создателей дипфейков. Те смогут пользоваться зарубежными инструментами и загружать контент без предупреждений.

Эксперты предлагают смешанную схему, похожую на китайскую: видимые и скрытые машиночитаемые метки добавляют ИИ-сервисы, платформы проверяют их, а пользователи сообщают о происхождении материала.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru