Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Разработчик и специалист по безопасности Дэвид Дейл выпустил Glassbox — инструмент, который демонстрирует, насколько заметным пользователь выглядит для систем браузерного фингерпринтинга. Спойлер: режим инкогнито здесь не волшебный плащ.

Сервис запускает более 30 проверок и собирает признаки, которыми пользуются рекламные трекеры, антифрод-системы и другие любители узнать посетителя без файлов cookie.

Среди них можно найти Canvas, WebGL, установленные шрифты, функции WebAssembly, доступные API, состояние аутентификации на сторонних сайтах и даже особенности обработки звука.

Почти все вычисления выполняются непосредственно в браузере. Наружу данные не отправляются, за исключением обращения к публичному API для определения геолокации. Пользователь получает сырые результаты проверок и оценку идентифицируемости своего цифрового отпечатка.


Однако разработчик подчёркивает: показатель строится на математической модели, а не на сравнении с реальной базой посетителей. Glassbox суммирует уникальность отдельных признаков, учитывает защитные механизмы браузера и ограничивает результат примерно 33 битами — этого теоретически достаточно, чтобы выделить одного человека среди населения Земли.

В тестах издания The Register рабочий Chrome получил 99% идентифицируемости и оказался предположительно уникальным среди 7,6 млрд браузеров. Tor Browser показал 56%, Firefox — 89%. Но эти цифры не стоит воспринимать как истину в последней инстанции: без серверной статистики Glassbox не знает, насколько редок отпечаток в действительности.

По словам Дейла, лучший способ затеряться — использовать браузер, создающий большую группу одинаково выглядящих пользователей. Чрезмерно настроенная и укреплённая конфигурация может дать обратный эффект: пока вы гордо отключаете двадцатый API, ваш уникальный набор настроек уже машет трекерам рукой.

Разработчик также советует использовать VPN или Tor и закрывать утечки WebRTC.

Преступники превратили голосовой ИИ в конвейер по разблокировке iPhone

Исследователи из SOCRadar раскрыли работу AnonyMousKIT — фишинговой платформы с ИИ-операторами, которые звонят владельцам украденных iPhone от имени поддержки Apple. Их задача — выманить пароль и код двухфакторной аутентификации, чтобы снять Activation Lock и вернуть похищенный смартфон на рынок.

Оператор вводит серийный номер или IMEI устройства, после чего сервис определяет модель и статус «Локатора».

Затем система атакует владельца сразу по пяти каналам: электронной почте, СМС, WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России), записанными сообщениями и голосовыми звонками с ИИ.

В телефонных разговорах бот представлялся сотрудницей Apple Support по имени Элис Диас и говорил на английском, испанском или португальском. Сначала он подтверждал владение устройством, затем просил четырёх- или шестизначный пароль и подсовывал фишинговую ссылку под предлогом восстановления iPhone в магазине.


SOCRadar изучила 200 журналов звонков и 55 расшифровок. Около 90% вызовов были направлены на пользователей из Бразилии. Все 200 попыток обошлись преступникам всего в $19,24 — примерно по десять центов за потенциально разблокированный смартфон.

Масштаб платформы заметно шире одной банды. Единая кодовая база связана с 506 доменами и 168 брендами фишинговых витрин. В 30 серверных панелях исследователи обнаружили 6092 письма, нацеленные более чем на 6000 устройств. Почти 97,7% доставленных сообщений отправлялись через один бесплатный аккаунт Gmail, замаскированный под адрес Apple.

Ошибки в коде самой платформы позволили SOCRadar получить доступ к журналам, консолям операторов, промптам и расшифровкам разговоров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru