В критически важных приложениях обнаружен опасный код

В критически важных приложениях обнаружен опасный код

Оказывается, не только разработчики Android-приложений грешат неграмотным внедрением SSL, но подобные ошибки присутствуют в программах ведущих софтверных компаний, включая Amazon и Paypal.

Неграмотная процедура проверки SSL-сертификатов обнаружена в критически важных приложениях, SDK, Java middleware, банковском софте и т.д., что открывает перед злоумышленниками возможности для MiTM-атаки — ничего хуже этого и представить невозможно, считают исследователи из Стэнфордского и Техасского университетов, которые опубликовали научную работу «Самый опасный код в мире: проверка SSL-сертификатов вне браузера». Достоин упоминания тот факт, что группа американских учёных работала под руководством кандидата наук Техасского университета Виталия Шматикова, пишет xakep.ru.

Итак, исследователи обнаружили некорректную процедуру SSL-валидации в ряде очень серьёзных программ:

Java-библиотека Amazon EC2 и все облачные клиенты на её основе;SDK Amazon и SDK Paypal, которые отвечают за передачу платёжных данных от торговой площадки к платёжному гейту;движки интернет-магазинов osCommerce, ZenCart, Ubercart и PrestaShop;код AdMob в мобильных веб-сайтах;мобильное приложение банка Chase и некоторые другие приложения и библиотеки под Android;Java middleware для веб-сервисов, включая Apache Axis, Axis 2, Codehaus XFire и библиотеку Pusher для Android, а также все приложения, которые используют перечисленное middleware.

В качестве примера безалаберности можно привести фрагмент исходного кода банковского приложения Chase.

public final void checkServerTrusted(X509Certificate[]
paramArrayOfX509Certificate, String paramString)
{
if ((paramArrayOfX509Certificate != null) && (
paramArrayOfX509Certificate.length == 1))
paramArrayOfX509Certificate[0].checkValidity();
while (true)
{
return;
this.a.checkServerTrusted(
paramArrayOfX509Certificate, paramString);
}
}

Любое SSL-соединение, установленное каждой из перечисленных программ, не является безопасным. Ключевая проблема лежит не столько в низкой квалификации разработчиков, сколько в плохом дизайне программных интерфейсов для реализации SSL (таких как JSSE, OpenSSL и GnuTLS) и библиотек для передачи данных (таких как cURL). Эти API и библиотеки сложны для обычного программиста, предлагая ему слишком путаный набор настроек и опций.

Например, в cURL есть несколько параметров для CURL_SSL_VERIFYHOST. Параметр VERIFYHOST=0 интуитивно понятен: он отключает проверку сертификата. Параметр VERIFYHOST=2 выполняет корректную проверку и сверяет имя хоста, указанное в сертификате, с именем хоста, который предъявляет сертификат. А вот параметрVERIFYHOST=1 (VERIFYHOST=TRUE) делает нечто очень странное: он проверяет, что сертификат принадлежит какому-то хосту, а затем принимает его от любого хоста. Понятно, что многие программисты не ожидали от cURL такой «подставы». Кстати, разработчик cURL Дэниел Стенберг вчера уже высказался по этому поводу. Ему после 10+ лет работы над cURL очень обидно слышать подобные обвинения, тем более что за все эти годы никто ни разу не предлагал изменить параметры для CURL_SSL_VERIFYHOST.

По результатам анализа ситуации с реализацией SSL в различных приложениях Шматиков с коллегами выработали ряд рекомендаций, в том числе они рекомендуют использовать специальное программное обеспечение для проверки корректности программного кода и пентестинга: например, программа TLSPretense. Есть также чёткая инструкция, как реализовать проверку SSL-сертификатов с помощью OpenSSL и репозиторий примеров правильного кода SSL Conservatory.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru