Google закрыл дыру, позволявшую подбирать номер по имени аккаунта

Google закрыл дыру, позволявшую подбирать номер по имени аккаунта

Google закрыл дыру, позволявшую подбирать номер по имени аккаунта

Исследователь под ником BruteCat обнаружил, что перебором можно было узнать номер телефона, привязанный к аккаунту Google, если знать имя пользователя и часть номера. Уязвимость оказалась в старой версии формы восстановления имени пользователя, которая работала без JavaScript — и, как выяснилось, без современной защиты.

Как всё работало

Форма позволяла отправить запросы с именем пользователя и номером телефона — и в ответ возвращала ответ, существует ли такой аккаунт. Всё это делалось с помощью двух POST-запросов. Формально защита была, но:

  • Ограничение по числу запросов обошли с помощью IPv6-ротации — через /64-подсети можно было генерировать триллионы уникальных IP-адресов.
  • CAPTCHA блокировали не всех — её удалось обойти, подставляя валидный BotGuard-токен от JS-версии формы.

Что использовал исследователь

BruteCat создал утилиту gpb, которая:

  • Перебирала номера по шаблонам, учитывающим формат номеров в конкретной стране;
  • Работала с библиотекой libphonenumber от Google;
  • Автоматически получала BotGuard-токены через headless Chrome;
  • Отправляла до 40 000 запросов в секунду.

Например, на подбор американского номера уходило около 20 минут, на британский — 4 минуты, на нидерландский — всего 15 секунд.

 

Как добывались недостающие цифры

Чтобы сузить круг поиска, исследователь получал часть номера из:

  1. Формы восстановления аккаунта Google — она показывает две цифры;
  2. Сторонних сервисов, например PayPal, где в процессе сброса пароля можно увидеть больше цифр (например, +14•••••1779).

А имейл-адрес пользователя, который Google больше не показывает напрямую, BruteCat доставал через Looker Studio: создаётся документ, передаётся на владение жертве — и её имя появляется в панели управления.

Чем это опасно

Если злоумышленник узнает привязанный номер телефона:

  • Он может начать вишинг (мошеннические звонки с целью выманить данные);
  • Провести СИМ-свопинг и получить контроль над номером;
  • Использовать номер для сброса паролей и доступа к другим сервисам.

Реакция Google

  • BruteCat сообщил об уязвимости 14 апреля 2025 года через программу вознаграждений Google.
  • Сначала баг не восприняли всерьёз.
  • 22 мая Google изменила оценку на «среднюю» степень риска и выпустила частичные патчи, выплатив исследователю $5 000.
  • 6 июня Google окончательно закрыла уязвимую JS-disabled форму.

Использовали ли уязвимость злоумышленники до её закрытия — неизвестно.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru