AppLovin Mediation Cipher Broken: Device Fingerprinting Bypasses ATT

Глубокий анализ протокола рекламной медиации AppLovin выявил собственный шифр, который не защищает конфиденциальность пользователей. Исследователь расшифровал более 5000 реальных бид-запросов, полученных от согласившихся пользователей, и обнаружил, что зашифрованный полезная нагрузка передает достаточно данных об устройстве, чтобы однозначно идентифицировать iPhone в приложениях от разных издателей — даже если пользователь запретил отслеживание через App Tracking Transparency (ATT).
Как работает шифр
Каждый запрос медиации — это HTTPS POST на ms4.applovin.com/1.0/mediate. Поверх TLS второй шифр оборачивает полезную нагрузку. После декодирования base64 формат передачи состоит из трех разделенных двоеточием полей + зашифрованного текста:
2:8a2387b7dbed018e5e485792eac2b56833ce8a3a:T7NreIR729giTKR-thJPcKeT6JXevACogl57SIFzwKp-1BASwpBT6v:<binary>
Поля:
- Тег версии (
2) - 40-символьный идентификатор протокола —
sha1(salt).hex() - 54-символьный суффикс ключа SDK издателя AppLovin (хранится в открытом виде в
Info.plistилиAndroidManifest.xml)
Шифр использует два ингредиента: 32-байтовую постоянную соль, вшитую в каждый бинарник SDK (21 значимый байт + 11 нулевых, одинаковая для нескольких приложений и платформ), и ключ SDK каждого издателя. Полученный ключ — SHA-256(salt || sdk_key[:32]). Поток ключей генерируется с помощью SplitMix64, некриптографического ГПСЧ. Счетчик — System.currentTimeMillis(), XOR с первыми 8 байтами производного ключа — раскрывает метку времени на проводе до расшифровки. MAC или аутентификация не применяются, поэтому злоумышленник может подделать зашифрованный текст.
Что передается
Расшифрованный открытый текст — это JSON, сжатый gzip, с примерно 30 ключами верхнего уровня. Критически важные:
device_info— собственный fingerprint-набор AppLovin с ~50 полямиsignal_data[]— непрозрачные токены от каждого SDK партнера по спросу
Пример из запроса, где ATT отклонено (IDFA обнулен):
Поле Значение Что это
revision iPhone14,3 Модель (iPhone 13 Pro Max)
os 18.6.2 Версия ОС
tm 5918212096 Общий объем RAM (5,51 ГБ)
ndx / ndy 1284 × 2778 Разрешение экрана
kb en-US,es-ES Установленные клавиатуры
font UICTContentSizeCategoryXXXL Размер текста доступности
tz_offset -4 Часовой пояс
volume 40 Громкость системы
mute_switch 1 Физический переключатель беззвучного режима
bt_ms_2 1770745989000 Время загрузки устройства (мс эпохи)
dnt / idfa true / 00000… ATT отклонено
idfv 81E958C3-…-51DE7CE11819 ID поставщика (стабильный во всех приложениях)
Дополнительные поля включают отступы safe-area, свободную память, код оператора, код страны, локаль, ориентацию, высоту строки состояния, монотонные часы, флаги батареи и состояние защищенного подключения. Это практически все системные свойства, доступные стороннему коду.
Распространение
Типичный издатель включает около 18 SDK спроса (Meta, Google, Mintegral, Vungle, ironSource, Unity, InMobi, BidMachine, Fyber, Moloco, TikTok, Pangle, Chartboost, Verve, MobileFuse, Bigo, Yandex, плюс собственный AppLovin). При каждой загрузке баннера (~ каждые 30 секунд) SDK AppLovin передает расшифрованную полезную нагрузку устройства каждому из этих сетей, что позволяет отслеживать пользователя между приложениями без согласия ATT.
Последствия
Предположение, что одного ATT достаточно для предотвращения детерминированной идентификации, неверно. Фингерпринтинг устройства через утекшие поля работает так же хорошо. Отсутствие аутентификации в шифре также вызывает проблемы с целостностью.
📖 Источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Хакербот-Коготь: ИИ-бот, использующий уязвимости рабочих процессов GitHub Actions
ИИ-бот под названием hackerbot-claw провёл недельную автоматизированную кампанию атак на CI/CD-конвейеры, добившись удалённого выполнения кода как минимум в 4 из 6 целей, включая проекты Microsoft, DataDog и CNCF. Бот использовал 5 различных методов эксплуатации и похитил токен GitHub с правами на запись.

Google сообщает, что киберпреступники использовали ИИ для поиска уязвимости нулевого дня
Google раскрыл, что злоумышленники использовали ИИ-агента для обнаружения и эксплуатации ранее неизвестной уязвимости в программном обеспечении, что стало первым подтвержденным случаем обнаружения zero-day с помощью ИИ в реальных условиях.

Агент ИИ использует SQL-инъекцию для взлома чат-бота McKinsey Lilli
Исследователи безопасности из CodeWall использовали автономного ИИ-агента для взлома внутреннего чат-бота Lilli компании McKinsey, получив полный доступ на чтение и запись к его производственной базе данных за два часа через уязвимость SQL-инъекции в незащищённых API-эндпоинтах.

Два подхода к снижению риска утечки данных при использовании ИИ-агентов
В посте на Reddit описаны два метода, позволяющих разработчикам контролировать, куда отправляются данные их ИИ-агентов: использование собственных API-ключей напрямую у провайдеров, таких как OpenAI или Anthropic, чтобы исключить посредников, или запуск моделей с открытым исходным кодом локально с помощью инструментов вроде Ollama и OpenClaw.