Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

В экосистеме JavaScript обнаружили очередную, но особенно неприятную атаку на цепочку поставок. В каталоге NPM более полугода распространялся вредоносный пакет lotusbail, который выдавал себя за библиотеку для работы с WhatsApp API (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) — и при этом тихо воровал переписку, контакты и учётные данные пользователей.

На находку обратили внимание исследователи из Koi Security, опубликовав подробный технический разбор. К моменту обнаружения пакет успели скачать более 56 тысяч раз, что делает ситуацию далеко не нишевой.

В отличие от многих зловредов в NPM, которые ломаются или выдают себя странным поведением, lotusbail был практически идеальной подделкой. Его авторы просто склонировали популярную библиотеку @whiskeysockets/baileys, которая используется для работы с WhatsApp Web через WebSocket, и аккуратно встроили в неё вредоносный код.

 

Снаружи всё выглядело легитимно: приложения на базе lotusbail спокойно отправляли и получали сообщения. Но параллельно библиотека:

  • перехватывала все входящие и исходящие сообщения;
  • собирала медиафайлы;
  • вытаскивала списки контактов с номерами телефонов;
  • сохраняла WhatsApp-сессии, токены и коды привязки устройств.

 

Причём перехватывались не только новые сообщения, но и исторические данные, доступные через API.

Самая опасная часть — использование механизма «сопряжение устройств» в WhatsApp. В коде пакета был зашит жёстко заданный, зашифрованный AES код привязки, который незаметно подключал устройство злоумышленника к аккаунту жертвы.

 

В результате атакующий получал постоянный доступ к WhatsApp-аккаунту, который сохранялся даже после удаления вредоносного пакета из проекта.

Проще говоря, удалить lotusbail недостаточно. Чтобы полностью закрыть дыру, жертве нужно вручную отвязать все устройства в настройках WhatsApp.

Собранные данные дополнительно шифровались с помощью кастомной реализации RSA. Это не имело отношения к сквозному шифрованию WhatsApp — цель была другой: спрятать утечки от систем мониторинга и сетевых средств защиты.

Эксперты отмечают, что атака отлично иллюстрирует главную проблему экосистемы open source: функциональность маскирует вредоносную логику. NPM остаётся одной из самых привлекательных целей для атак на цепочки поставок — из-за масштаба, доверия разработчиков и низкого порога публикации пакетов.

Ранее в новом докладе властей Великобритании прозвучала мысль, что разработка зашифрованных мессенджеров вроде WhatsApp теоретически может считаться «враждебной деятельностью».

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru