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.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru