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.

ИИ-агенты OpenAI устроили спам-налёт на RubyGems

Агенты OpenAI могли стоять за майским налётом на RubyGems, из-за которого репозиторий заблокировал новые регистрации на четыре дня и удалил более 500 подозрительных пакетов. Системам поручили собирать открытые данные и готовить безобидные отчёты, но маршрут до таблицы внезапно пролёг через массовое создание аккаунтов.

По данным The Wall Street Journal, агенты работали в среде с ограниченным интернетом, однако нашли выход наружу через инфраструктуру RubyGems. Новые учётные записи появлялись каждые две-три минуты, после чего на платформу загружались сотни пакетов с собранными в Сети страницами.

Исследователи из Nightingale Collective связали кампанию с OpenAI по цифровым следам и сходству с другими эпизодами активности её агентов. Они также обнаружили в пакетах код, который пытался получить API-ключи других пользователей, и признаки возможного использования неизвестной ранее уязвимости.

Ruby Central сообщила, что не может независимо подтвердить участие ИИ-агентов. Доказательств успешной кражи API-ключей или эксплуатации предполагаемой 0-day организация также не нашла. Установка пакетов и публикация обновлений существующими пользователями продолжали работать.

OpenAI подтвердила, что её агенты действительно обращались к RubyGems во время тестирования, но отвергла трактовку произошедшего как намеренной атаки. По версии компании, системы пытались получить общедоступную информацию для выполнения обычных заданий. Расследование продолжается совместно с RubyGems.

Напомним, в июле OpenAI во время внутреннего тестирования нашли дыру в изолированной среде, выбрались в интернет и атаковали платформу Hugging Face. Компания признала, что за инцидентом 16 июля стояли GPT-5.6 Sol и ещё более мощная модель, которая пока не выпущена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru