Инструмент для отслеживания пользователей WhatsApp по номеру попал в Сеть

Инструмент для отслеживания пользователей WhatsApp по номеру попал в Сеть

Инструмент для отслеживания пользователей WhatsApp по номеру попал в Сеть

Исследователи бьют тревогу: в открытом доступе появился инструмент, который позволяет отслеживать активность пользователей WhatsApp (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) и Signal, зная только номер телефона. Речь идёт не о взломе аккаунта или перехвате переписки — достаточно «пинговать» устройство и анализировать время отклика мессенджера.

Метод основан на особенностях работы протоколов доставки сообщений. WhatsApp и Signal автоматически отправляют служебные подтверждения получения данных (delivery receipts).

Эти ответы уходят ещё до того, как приложение проверит, существует ли сообщение или реакция на него. В итоге атакующий может измерять round-trip time (RTT) — время между отправкой запроса и получением ответа — и по этим значениям делать весьма точные выводы о состоянии устройства.

Уязвимость получила название Silent Whisper. Её подробно описали учёные из Венского университета и исследовательского центра SBA Research ещё в прошлом году.

Однако теперь история вышла за пределы научных публикаций: исследователь под псевдонимом gommzystudio выложил на GitHub PoC-инструмент, наглядно показывающий, насколько просто всё это работает на практике.

По словам автора, можно отправлять до 20 «пингов» в секунду, не вызывая у жертвы ни уведомлений, ни всплывающих окон, ни каких-либо видимых следов в интерфейсе приложения. При этом устройство активно отвечает на запросы, а показатели RTT меняются в зависимости от ситуации.

Картина получается довольно показательная. Низкое время отклика обычно означает, что телефон в руках пользователя, экран включён и подключение идёт по Wi-Fi. Чуть более высокий RTT — активное использование через мобильную сеть. Большие задержки говорят о режиме ожидания с выключенным экраном, а тайм-ауты — о том, что устройство офлайн или в авиарежиме. Если значения постоянно «прыгают», можно предположить, что человек в движении.

 

Со временем такие замеры позволяют восстановить повседневный распорядок: когда человек приходит домой, когда ложится спать, когда выходит из дома и пользуется мобильной связью. И это уже не просто статус «онлайн» или «офлайн», а полноценное профилирование поведения.

Отдельная проблема — нагрузка на устройство. Частые запросы быстро разряжают аккумулятор и расходуют мобильный трафик. В экспериментах исследователей iPhone и Android-смартфоны теряли от 14 до 18% заряда батареи в час. Signal в этой ситуации выглядит чуть лучше: из-за встроенного ограничения частоты ответов потери составили около 1% в час. У WhatsApp такой защиты, к сожалению, нет.

Кроме того, анализ RTT позволяет грубо определять географическое положение пользователя (например, страна или регион), тип устройства и даже операционную систему. При использовании нескольких точек зондирования точность таких выводов может заметно вырасти.

Сам разработчик инструмента подчёркивает, что проект создан исключительно в исследовательских и образовательных целях, и напоминает о возможных нарушениях законодательства при слежке за людьми без их согласия. Тем не менее репозиторий уже собрал сотни звёзд и десятки форков, а значит, доступ к инструменту есть у кого угодно.

Что можно сделать обычному пользователю? Минимум — включить в WhatsApp настройку «Блокировать сообщения от неизвестных аккаунтов» (Настройки → Конфиденциальность → Расширенные).

Это может снизить интенсивность подобных атак, хотя полностью проблему не решает. Отключение отчётов о прочтении и индикаторов активности тоже полезно, но от Silent Whisper не спасает на сто процентов.

По состоянию на декабрь 2025 года уязвимость остаётся актуальной как для WhatsApp, так и для Signal. Эксперты советуют по возможности ограничивать статусную информацию в мессенджерах и следить за обновлениями — теперь мяч явно на стороне разработчиков сервисов.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru