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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru