Xiaomi Redmi Buds можно взломать по Bluetooth без сопряжения и доступа

Xiaomi Redmi Buds можно взломать по Bluetooth без сопряжения и доступа

Xiaomi Redmi Buds можно взломать по Bluetooth без сопряжения и доступа

У владельцев Xiaomi Redmi Buds появился неприятный повод насторожиться. В популярной линейке беспроводных наушников нашли две критические уязвимости, которые позволяют атаковать устройство по Bluetooth — без сопряжения, подтверждений и вообще какого-либо участия пользователя.

О находке рассказали специалисты CERT/CC. Под удар попали модели Redmi Buds от 3 Pro до 6 Pro. Атака возможна, если злоумышленник находится в радиусе действия Bluetooth — примерно до 20 метров.

Самая опасная уязвимость получила идентификатор CVE-2025-13834. Исследователи прямо сравнивают её с легендарным багом Heartbleed, который когда-то потряс весь интернет.

Суть проблемы в том, что прошивка наушников не проверяет длину входящих данных. Если отправить специально сформированную команду RFCOMM TEST с «раздутым» размером, но пустой нагрузкой, устройство доверчиво отвечает кусочком своей памяти.

И это не абстрактные байты. За один запрос атакующий может получить до 127 байт конфиденциальных данных — например, номер телефона собеседника во время активного звонка. Команду можно повторять снова и снова, тихо вытаскивая данные из памяти, пока пользователь даже не подозревает, что происходит что-то странное.

Вторая уязвимость, CVE-2025-13328, бьёт уже не по конфиденциальности, а по работоспособности. Здесь всё проще и грубее: если засыпать наушники большим количеством команд, их очередь обработки переполняется, ресурсы заканчиваются — и прошивка падает.

Соединение обрывается, наушники перестают отвечать, а оживить их можно только физически, убрав в зарядный кейс и достав обратно. Причём атака работает сразу по нескольким каналам, включая стандартный Hands-Free Profile (HFP) и некий вспомогательный сервис Airoha, который, судя по всему, вообще не предназначался для внешнего использования.

Чтобы провернуть атаку, не нужно ничего подтверждать и ни с кем соединяться. Достаточно узнать MAC-адрес наушников — а это легко делается обычными инструментами для Bluetooth-сканирования.

В тестах исследователей атаки успешно проводились с расстояния около 20 метров. Стены и помехи могут сократить дальность, но в общественных местах этого более чем достаточно.

На момент публикации официального патча нет. В отчёте прямо указано, что получить комментарий от Xiaomi о сроках устранения уязвимостей не удалось.

До выхода патча рекомендация предельно простая и не слишком удобная: отключать Bluetooth, когда наушники не используются, особенно в людных местах — транспорте, офисах, кафе и аэропортах.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru