Een file notification lek draait niet om het stelen van bestanden, maar om het afleiden van iemands gedrag. Onderzoekers van de TU Graz laten zien dat ingebouwde functies in Linux, Windows, Android en macOS voor meldingen bij bestandswijzigingen kunnen worden misbruikt om activiteit van andere gebruikers op dezelfde machine te monitoren. Door alleen timing en metadata te gebruiken, kan een aanvaller verrassend veel reconstrueren.
De kern: veel besturingssystemen staan applicaties toe om te worden gewaarschuwd wanneer bestanden worden aangemaakt, gewijzigd of verwijderd. Dat gebeurt zonder dat de aanvaller elevated privileges hoeft te hebben; toegang tot de locatie die je bekijkt is vaak voldoende. Daarmee ontstaan er privacy- en detectierisico’s, ook als er geen echte bestandsextractie plaatsvindt.
Wat is er mis met file notifications?
Besturingssystemen bieden zogenaamde file-change notificaties. Programma’s als teksteditors, bestandsbeheerders, synchronisatieclients en zelfs antivirussoftware maken er gebruik van om realtime te reageren. Voor gebruikers lijkt dat onschuldig: de bedoeling is dat software weet wanneer iets verandert.
Volgens de onderzoekers kan dezelfde mogelijkheid ook worden misbruikt om gedrag te volgen. Zelfs wanneer een aanvaller niet kan zien wat er in een bestand staat, kan hij vaak wel zien wanneer er iets gebeurt en welke bestandsnamen of paden daarbij horen. In combinatie kan dat leiden tot een bruikbaar side-channel.
Reconstructie zonder bestandsinhoud
Het is belangrijk om te benadrukken wat niet wordt vrijgegeven: de aanvallen tonen niet de inhoud van bestanden. Toch blijkt dat voldoende om activiteiten te herleiden.
- Bestandsnamen en timing kunnen helpen om te achterhalen welke applicatie of taak actief is.
- Specifiek voor typen kan het ritme van events inzicht geven in toetsaanslagen.
- Voor webgebruik kan fingerprinting ontstaan op basis van onderliggende bronnen die een browser laadt.
In praktische tests lieten de onderzoekers zien dat alleen deze signalen al tot hoge detectienauwkeurigheid kunnen leiden.
Linux: van toetsaanslagritme tot webfingerprinting
Op Linux geldt dat een aanvaller zonder schrijfrechten doorgaans geen bestand hoeft te openen. Als er leesrechten zijn op de mapstructuur rond een doelobject, kunnen notificaties alsnog binnenkomen. Dat maakt het lastig om alles te blokkeren met alleen traditionele permissies.
Toetsen volgen via device-events
Een opvallend scenario draait om apparaatbestanden die input representeren. Door deze device gerelateerde items te koppelen aan mappen die wel leesbaar zijn, kan een aanvaller timing van toetsdrukken detecteren. Daarbij wordt niet onthuld welke specifieke toets is ingedrukt, maar het moment en het patroon van drukken kan wel worden afgeleid.
Het onderzoek sluit aan op eerdere kennis: ook zonder inhoud zeggen variaties in toetsaanslagintervallen iets over wat iemand typt. In testen met zeven typisten kon de aanval toetsaanslagen betrouwbaar herkennen, met een score tussen 93,1% en 100% (op een standaard nauwkeurigheidsmeting).
Wel zagen onderzoekers dat input die niet tot zichtbaar schermtekst leidt—zoals een verborgen sudo-wachtwoord—minder goed wordt teruggevonden.
Website fingerprinting via fonts
Daarnaast onderzochten zij een ander Linux-pad: website fingerprinting op basis van welke systeemfonts een browser laadt. In tests kon daarmee identificatie van sites uit de top 100 met 87,9% nauwkeurigheid worden benaderd. Voor defenders betekent dit dat “alleen maar” bestands- en resource loads alsnog privacy-implicaties hebben.
Fake password prompt op KDE Plasma
Verder demonstreerden de onderzoekers een aanval op de KDE Plasma 6 desktop in een Wayland-opstelling. Het idee: een kwaadaardige taak die als de slachtofferaccount draait, ziet wanneer de echte authenticatiedialoog bijna verschijnt en tekent er vervolgens een nep-overlay overheen om credentials te kunnen verzamelen. Dit gaat dus verder dan tracking; het combineert timing met social engineering-achtig gedrag.
Android: app-misbruik zonder permissies
Op Android onderzochten de onderzoekers twee toestellen: een Google Pixel en een Samsung Galaxy. Ze rapporteerden dat een applicatie met geen permissies alsnog een andere app’s private opslagmap kan monitoren via file notification mechanismen.
In tests met WhatsApp konden zij zien wanneer media werden ontvangen of verstuurd, inclusief de bestandsnamen. Ook viel op wanneer die media later werden verwijderd. Dit zijn precies de soorten metadata die in veel threat models onderschat worden.
Voor wie Android beheert in een bedrijfsomgeving is dit relevant: het gaat niet alleen om “toegang vragen”, maar ook om wat de OS-meldlaag al doorgeeft.
Windows: pad-lek bij monitoring van de systeemschijf
Het meest ernstige Windows-scenario ontstaat wanneer een gebruiker de root van de systeemschijf monitort. Dan meldt Windows de volledige paden van alle bestandswijzigingen, waar dan ook op de machine—ook in mappen van andere gebruikers waar de monitoringaccount normaal niet bij kan.
Daarnaast kan dit direct zichtbaar worden voor browsergebruik. Omdat Firefox data opslaat in mappen die naar websites verwijzen, kan een niet-geprivilegieerde gebruiker in real time zien welke sites een andere gebruiker bezoekt.
Op basis van de top 1.000 websites behaalden de onderzoekers 97,8% nauwkeurigheid voor Firefox en 48,5% voor Edge. Die lagere score hangt samen met het feit dat Edge voor aanzienlijk minder sites aparte mappen maakt.
Microsoft stelde dat het hier om gedrag gaat “by design”: er worden volgens hen geen file contents of gevoelige data gelekt, alleen bestandsnamen en paden binnen profieldirectories waar een monitoringaccount toegang toe heeft.
macOS: relatief minder, maar niet nul
Voor macOS rapporteren de onderzoekers dat het risico lager is. De aanpak lekt namelijk het minst wanneer alleen globally readable bestanden gemonitord kunnen worden. Toch konden ze nog steeds signalen reconstrueren zoals het starten van applicaties, interacties binnen apps en wijzigingen in instellingen.
Dat betekent: zelfs op een systeem waar de hardening beter lijkt, kan de meldlaag nog steeds functioneel privacygevoelig zijn.
Zijn er patches?
Volgens het onderzoek zijn niet alle scenario’s gedicht. Op Linux is de kernel gedeeltelijk gehard zodat device-bestanden geen access- en modify-events meer genereren. Daarmee pakt het de meest ernstige issues aan. Dit wordt gevolgd als CVE-2025-68788.
Voor Android en macOS noemen de onderzoekers geen fixes voor de beschreven scenario’s. Ook stellen zij dat ze geen concrete exploitatie “in het wild” kennen. Wel is proof-of-concept code gepubliceerd op GitHub.
Wie kan dit misbruiken?
De aanvallen draaien doorgaans om een aanvaller die al code kan uitvoeren op de machine onder een aparte gebruikersaccount. Dat is een belangrijke nuance: het is niet bedoeld als remote exploit vanaf het internet.
Op Android kwam dat neer op een app die geen permissies nodig heeft om toch notificaties te kunnen afluisteren. Op desktops gaat het om een account dat al toegang heeft tot lokale uitvoering. Daarmee is de impact vooral groot bij situaties met onvoldoende scheiding tussen gebruikers, zwak host-hardening of misconfiguraties.
Wat kunt u doen om risico te verlagen?
Ook als Microsoft aangeeft dat het geen “klassieke” kwetsbaarheid is, is het verstandig om het privacy- en side-channel-risico serieus te nemen. Dit zijn praktische stappen die passen bij de door de onderzoekers genoemde principes:
- Beperk lokale toegang tot vertrouwde gebruikers en accounts.
- Hou systemen up-to-date, zeker voor Linux waar de hardening via CVE-2025-68788 speelt.
- Voorkom te brede leesrechten op mappen of device-gerelateerde locaties waar meldingen binnenkomen.
- Controleer Windows configuraties rond directory change notificaties; Microsoft verwijst naar documentatie en beheerknoppen die directory path disclosure kunnen beperken in specifieke gevallen.
Tot slot: maak het incidentbewustzijn breder dan “we hebben geen RCE”. De meldinglaag kan, zelfs zonder contents, toch bruikbare informatie geven over wat er gebeurt.
Link met andere AI- en cyberrisico’s
Side-channels en metadata gaan vaak samen met moderne aanvallen waarbij signalen worden geanalyseerd in plaats van data direct gestolen. Als u zich bezighoudt met bredere dreigingen zoals misleiding via content of de uitwerking van AI in aanvallen, kan het helpen om ook deze context te bekijken.
Bijvoorbeeld, in Bron: https://www.securityweek.com/windows-linux-android-file-notification-systems-leak-user-activity/
