iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

Разработчик обнаружил, что у пользователей устройств Apple могут появиться проблемы с конфиденциальностью - приложения могут получать метаданные изображений и, следовательно, историю местоположений.

«Если приложение получает разрешение на доступ к библиотеке изображений, оно также получит полный доступ ко всем метаданным изображений, включая точное местоположение. Это серьезная проблема, касающаяся конфиденциальности, так как теперь любое стороннее приложение, выполняющее функции камеры, также получит полный доступ ко всем фотографиям и местоположениям в библиотеке изображений», - объясняет подробнее Феликс Краузе (Felix Krause), основатель Fastlane.Tools.

Теперь можно легко получить метаданные изображения пользователя:

```objective-c
PHFetchResult *photos = [PHAsset fetchAssetsWithMediaType:PHAssetMediaTypeImage options:nil];
for (PHAsset *asset in photos) {
    if ([asset location]) {
        // Access the full location, speed, full picture, camera model, etc. here
    }
}
```

Краузе выложил доказательство концепции (proof-of-concept) этой проблемы на GitHub, на его создание, по словам Краузе, у него ушло менее часа.

Более того, помимо местоположения из изображений можно получить следующие данные:

  • Физическая скорость, с которой делался снимок или видео (как быстро перемещалась камера);
  • Модель камеры;
  • Точная дата и время.

Эксперт утверждает, что Apple нужно пересмотреть политику, касающуюся разрешений, либо предоставить пользователю выбор - какому приложению разрешить доступ к метаданным изображений.

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru