Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Частенько на кассе супермаркета кассир предлагает купить товары по акции: «Шоколадку будете? Очень хорошая, с большой скидкой сейчас». Если вам повезет, вы получите вкусный бонус по хорошей цене; но гораздо вероятнее, что вам пытаются продать не самый ходовой товар — либо с истекающим сроком годности, либо с еще какими-то скрытыми недостатками.
А теперь представьте, что от шоколадки вы отказались, но вам все равно ее незаметно подбросили в пакет или — еще хуже — в карман, где она растаяла, испортила вещи, продукты и принесла кучу проблем. Похожая ситуация произошла с пользователями, купившими поддельные смартфоны известных марок на маркетплейсах. Нет, в подарок им подсунули не шоколадку, а вшитый в прошивку новенького — из коробки — смартфона троян Triada, который доставляет куда больше неприятностей, чем растаявшая плитка: кража криптовалют, аккаунтов в Telegram, WhatsApp и соцсетях, перехват SMS-сообщений и многое другое.
Что за Triada
Так мы в «Лаборатории Касперского» назвали троян, который впервые обнаружили и подробно описали в 2016 году. Этот мобильный зловред внедрялся практически во все запущенные на устройстве процессы, существуя при этом только в оперативной памяти.
Появление Triada означало новый этап в эволюции мобильных угроз, направленных на Android. До Triada трояны были довольно-таки безобидными, специализировались в основном на показе рекламы и скачивании себе подобных, но новая угроза показала, что отныне все будет иначе.
Со временем уязвимости в Android, которые эксплуатировали в том числе и ранние версии Triada, были устранены, а в прошивки добавили ограничения на работу суперпользователей — например, запрет на редактирование системных разделов даже с root-правами в новых версиях Android. Остановило ли это киберпреступников? Конечно, нет. В марте 2025-го мы обнаружили «адаптированную к трудностям» версию Triada, которая умудряется извлечь пользу из новых ограничений: злоумышленники заражают прошивки смартфонов еще до их продажи, и предустановленные в системных разделах зловреды оказывается практически невозможно удалить.
View the full article
-
Защита от слежки за устройствами на Android, Windows и Linux через Find My iPhone | Блог КасперскогоАвтор KL FC Bot
Метки AirTag стали одним из самых популярных инструментов слежки, которыми пользуются не только легитимные владельцы, забывшие ключи на работе, но и ревнивые супруги, угонщики автомобилей и другие люди с недобрыми намерениями. Реализация крайне проста — брелок тайно подкладывают жертве слежки и с комфортом следят за ее перемещениями через сервис Apple Find My. Мы даже включили защиту от слежки через AirTag в Android-версию решений Kaspersky.
Но недавно исследователи безопасности опубликовали исследование, которое демонстрирует, что для дистанционной слежки можно не тратиться на AirTag и даже… никогда не приближаться к жертве! Если удастся заразить ее компьютер или смартфон под управлением Android, Windows или Linux особым вредоносным ПО, то зловред сможет посылать через Bluetooth-адаптер этого устройства специальный сигнал, который будет определяться любыми устройствами Apple поблизости как сигнал от AirTag. Иными словами, для Apple-устройств зараженный смартфон или компьютер превращается в… гигантский AirTag, и его можно отслеживать через сеть Find My, в которую входит более миллиарда смартфонов и планшетов Apple.
Анатомия атаки
Атака эксплуатирует две особенности технологии Find My.
Во-первых, в этой сети используется сквозное шифрование, и участники не знают, чьи сигналы они передают. Брелок AirTag и смартфон владельца применяют пару криптографических ключей при обмене информацией. Когда утерянный брелок транслирует по Bluetooth свои позывные, «детекторы» сети Find My (это любые устройства Apple с Bluetooth и связью с Интернетом, неважно чьи) просто передают данные на серверы Apple, используя публичный ключ найденного AirTag для шифрования данных геолокации. Далее зашифрованную информацию о местоположении с сервера может запросить любое устройство: за счет шифрования Apple тоже не знает, кому принадлежит данный сигнал и что за устройство его запросило. Хитрость в том, что расшифровать данные и понять, чей же это AirTag и где конкретно он находится, можно, только зная парный приватный ключ. Поэтому эти данные полезны только владельцу смартфона, сопряженного с данной меткой AirTag.
Вторая особенность Find My — «детекторы» не проверяют, что полученный ими сигнал о местоположении подан именно устройством Apple. Его может транслировать любое устройство с поддержкой Bluetooth Low Energy (BLE).
Чтобы злоупотребить этими особенностями, исследователи разработали следующую схему.
Вредоносное ПО устанавливается на компьютер, смартфон или другое устройство под управлением Android, Windows или Linux и получает информацию об адресе Bluetooth-адаптера, встроенного в гаджет. Информация передается на сервер атакующих, где с помощью мощных видеокарт вычисляется пара ключей шифрования, соответствующих Bluetooth-адресу устройства и совместимых с технологией Find My. Вычисленный публичный ключ передается обратно на зараженное устройство, и зловред начинает транслировать через Bluetooth сообщение, аналогичное сигналам AirTag и содержащее этот ключ. Любое подключенное к Интернету устройство Apple, находящееся поблизости, принимает этот сигнал и передает его на серверы Find My. Сервер злоумышленников использует вычисленный приватный ключ, чтобы запрашивать у сервиса Find My местоположение зараженного устройства и расшифровывать эти данные.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
С февраля многие пользователи жалуются на то, что на их Android-смартфонах внезапно появилось приложение Android System SafetyCore. У него нет интерфейса и настроек, но из Google Play можно узнать, что разработчиком является сама Google, число установок превышает миллиард, а рейтинг составляет позорные 2,2 балла. Назначение приложения описано расплывчато: «Обеспечивает технологию для работы функций, таких как «Предупреждения о деликатном контенте» в Google Messages». Что такое «деликатный контент» (sensitive content), можно легко догадаться, но как и почему о нем будет предупреждать Google? И как собирается узнавать, что контент именно деликатный?
Спешим успокоить — по заявлениям как Google, так и сторонних экспертов, функция не создает угроз приватности. SafetyCore работает на устройстве и не отправляет ни фотографий, ни информации о фотографиях на внешние серверы. Если в Google Messages пользователь получает сообщение с картинкой, то модель машинного обучения, запущенная прямо на смартфоне, анализирует изображение и размывает его, если детектирует нюдсы. Пользователь должен кликнуть на изображение и подтвердить, что он действительно хочет увидеть «обнаженку», и тогда размытие пропадает. Аналогичная функция работает при отправке — если пользователь пытается отправить изображение с обнаженными телами, смартфон переспросит, действительно ли нужно отсылать изображение. Google подчеркивает, что информация о результатах проверки картинки никуда не отправляется.
Приложение SafetyCore обеспечивает анализ изображений, но оно не предназначено для самостоятельного использования: другие аппы обращаются к SafetyCore при приеме и отправке картинок, а уж как использовать результаты анализа — зависит от них. Пока воспользоваться ИИ-анализом можно в Google Messages — здесь изображения, признанные «деликатными», будут размыты. В будущем Google обещает открыть функции SafetyCore другим разработчикам, и реагировать на «клубничку» смогут, например, WhatsApp с Telegram. Другие приложения при этом могут быть настроены так, чтобы блокировать «обнаженку» или сразу отправлять такие картинки в спам.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
Как выглядит атака при помощи GetShared
Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
Суть уязвимости CVE-2025-32434
Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти