Имея только номер: как WhatsApp выдаёт активность и устройства пользователя

Имея только номер: как WhatsApp выдаёт активность и устройства пользователя

Имея только номер: как WhatsApp выдаёт активность и устройства пользователя

WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России) снова оказался в центре внимания исследователей, на этот раз из-за утечек метаданных, которые позволяют узнать о пользователе больше, чем хотелось бы. Как выяснил сооснователь и CTO Zengo Таль Беэри, имея только номер телефона, посторонний может определить, когда человек бывает онлайн, а в некоторых случаях даже выяснить, какими устройствами он пользуется.

Своё исследование Беэри представит на Black Hat Asia 2026. Суть проблемы не в том, что WhatsApp раскрывает содержимое переписки, с этим у мессенджера, по словам разработчиков, по-прежнему всё жёстко благодаря сквозному шифрованию.

Здесь, кстати, Паша Дуров не согласится. Напомним, основатель Telegram недавно назвал шифрование WhatsApp крупнейшим обманом пользователей.

Тем не мене побочным эффектом архитектуры мессенджера оказались именно метаданные. По данным Dark Reading, исследователь показал, как с помощью самодельного инструмента, работающего через протокол WhatsApp Web, можно незаметно отслеживать активность пользователя. Например, отправлять особые «тихие» сигналы, которые не отображаются на устройстве жертвы, но позволяют понять, находится ли человек онлайн.

Такие «незаметные пинги» сами по себе не выглядят чем-то катастрофическим, но на практике могут дать злоумышленнику полезные сведения. По сути, можно постепенно собрать цифровой распорядок дня жертвы: когда она спит, когда работает, в какое время с большей вероятностью откликнется на фишинговое сообщение. В теории этот же механизм можно использовать и для медленного расхода батареи устройства.

Есть и ещё один нюанс. Когда кто-то инициирует новый чат, WhatsApp в служебном обмене передаёт данные, необходимые для сквозного шифрования на всех устройствах пользователя. Из-за особенностей этих идентификаторов можно сделать вывод, на каких платформах человек использует мессенджер — например, на iPhone, Android или десктопе. Причём для этого, как утверждает исследователь, достаточно просто добавить номер в контакты, не уведомляя владельца.

Сам по себе такой слив метаданных может показаться мелочью, но, по мнению Беэри, он полезен и мошенникам, и более серьёзным киберпреступникам. Одним он даёт дополнительную информацию для фишинга и социальной инженерии, другим — помогает точнее готовить атаки под конкретную ОС и устройство.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru