Главные уязвимости онлайн-банков: авторизация, аутентификация и Android

Главные уязвимости онлайн-банков: авторизация, аутентификация и Android

Уязвимости высокого уровня риска в исходном коде, а также серьезные недостатки механизмов аутентификации и авторизации во многих системах дистанционного банковского обслуживания позволяют проводить несанкционированные транзакции или даже получить полный контроль над системой со стороны внешнего злоумышленника, что может привести к существенным финансовым и репутационным потерям.

Такие выводы содержатся в исследовании уязвимостей ДБО, обнаруженных экспертами Positive Technologies в 2013 и 2014 годах в ходе работ по анализу защищенности для ряда крупнейших российских банков. В данной статье мы представляем некоторые результаты этого исследования.

В рамках исследования было рассмотрено 28 систем дистанционного банковского обслуживания физических (77%) и юридических лиц (23%). Среди них были и мобильные системы ДБО, представленные серверной и клиентской частью (54%). Две трети систем (67%) являлись собственными разработками банков (использовались Java, C# и PHP), остальные были развернуты на базе платформ известных вендоров. Большинство систем ДБО (74%) находились в промышленной эксплуатации и были доступны для клиентов, а четверть ресурсов составляли тестовые стенды, готовые к переводу в эксплуатацию.

Общие результаты

Почти половина обнаруженных уязвимостей систем ДБО (44%) имеет высокий уровень риска. Примерно одинаковое количество уязвимостей имеют среднюю и низкую степень риска (26% и 30%). В целом, уязвимости высокого уровня риска были выявлены в 78% исследованных систем.

Большая часть уязвимостей (42%) связана с ошибками реализации механизмов защиты систем ДБО, заложенных разработчиками. В частности, к данной категории уязвимостей относятся недостатки механизмов идентификации, аутентификации и авторизации. На втором месте — уязвимости, связанные с ошибками в коде приложений (36%). Остальные уязвимости в основном связаны с недостатками конфигурации (22%).

Наиболее часто в системах ДБО встречались уязвимости, связанные с возможностью идентификации используемого ПО и с предсказуемыми форматами идентификаторов пользователей (57% систем). Более чем в половине систем (54%) обнаружены ошибки в программном коде типа «Межсайтовое выполнение сценариев». Если при наличии этой уязвимости в системе клиент банка перейдет по специально сформированной вредоносной ссылке, атакующий может получить доступ к системе ДБО с привилегиями данного клиента.

Распространены также уязвимости, позволяющие реализовать атаки на сессии пользователей (54% систем). Сюда относятся уязвимости, связанные с некорректным завершением сессий, некорректной настройкой cookie-параметров, возможностью параллельной работы нескольких сессий для одного пользователя, отсутствием привязки сессии к IP-адресу клиента и др. При успешной атаке злоумышленник может получить доступ к личному кабинету пользователя с его привилегиями.

В число наиболее распространенных вошла уязвимость высокой степени риска «Внедрение внешних сущностей XML», которая обнаружена в 46% систем. В результате ее эксплуатации злоумышленник может получить содержимое файлов, хранящихся на уязвимом сервере, данные об открытых сетевых портах узла, вызвать отказ в обслуживании всей системы ДБО, — а также, в ряде случаев, обратиться к произвольному узлу от лица уязвимого сервера и развить атаку.

Отказ в обслуживании системы ДБО может быть вызван с использованием различных уязвимостей в половине исследованных ресурсов (52%).

Большинство распространенных уязвимостей имеет средний или низкий уровень риска. Тем не менее, в сочетании с особенностями функционирования конкретных систем ДБО это может привести к реализации серьезных угроз безопасности, включая кражу конфиденциальных данных (89% систем) и кражу денежных средств (46%).

Исследованные системы ДБО содержат также ряд существенных недостатков на уровне логики. К примеру, в ряде систем была обнаружена возможность атак на основе некорректного использования алгоритмов округления чисел. Скажем, злоумышленник переводит 0,29 рублей в доллары США. При стоимости одного доллара в 60 рублей, сумма в 0,29 рублей соответствует 0,00483333333333333333333333333333 долларов. Данная сумма будет округлена до двух знаков после запятой, т. е. до 0,01 доллара (один цент). Затем злоумышленник переводит 0,01 доллара обратно в рубли и получает 0,60 рублей. Таким образом злоумышленник «выигрывает» 0,31 рублей. В результате автоматизации данной процедуры, учитывая отсутствие ограничений по количеству транзакций в сутки и минимальному размеру транзакции, а также возможности эксплуатации уязвимости типа Race Condition («Состояние гонки»), — в ряде случаев злоумышленник может получать неограниченные суммы денежных средств.

Уязвимости высокого уровня риска в исходном коде, а также серьезные недостатки механизмов аутентификации и авторизации во многих системах дистанционного банковского обслуживания позволяют проводить несанкционированные транзакции или даже получить полный контроль над системой со стороны внешнего злоумышленника, что может привести к существенным финансовым и репутационным потерям." />
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Gorilla: новый Android-вредонос учится воровать и подслушивать

Похоже, у Android-пользователей появился новый «зверь» под капотом — свежевылезший вредонос Gorilla. Пока он как будто только учится пакостить — никакой маскировки, всё на виду. Но даже в таком «юном» состоянии успел напугать специалистов своей функциональностью.

Gorilla, который уже успел привлечь внимание специалистов из Prodaft, написан на Kotlin и первым делом лезет в СМС — просит стать приложением по умолчанию.

Зачем? Чтобы читать, перехватывать и даже отправлять сообщения от вашего имени. А потом ещё и сортирует их по меткам: «Banks», «Yandex» — не к лучшему, правда?

Но не только СМС едины. Малварь запрашивает доступ к номеру телефона, данным сим-карты, списку приложений, модели устройства и даже тому, включён ли экран. Всё это аккуратно улетает операторам по WebSocket’у каждые 10 секунд. Такая вот «связь с центром».

Кстати, на панели управления у злоумышленников каждому заражённому устройству присваивается одна из трёх меток:

  • State Authority — видимо, это «особо интересные» цели,
  • Important — «второй сорт, но пригодны»,
  • Trash — всё остальное.

И это уже тревожный звоночек: возможно, Gorilla готовят не только для краж денег, но и для более серьёзного дела — вроде слежки за госслужащими или активистами.

 

Чтобы не вылетать из памяти, Gorilla запускает себя в фоновом режиме с помощью FOREGROUND_SERVICE и даже просит пользователя отключить для себя оптимизацию батареи. Особенно настойчиво — на устройствах Huawei и Honor, где он ещё и замедляет «сердцебиение» (частоту связи с сервером), чтобы не попасть под зачистку системой.

А ещё внутри кода обнаружили «запасные» функции:

  • WebViewActivity — по сути, это задел для будущих фишинговых атак через фальшивые страницы банков.
  • USSDReceiver — класс, который может активироваться, если набрать специальный код вроде *#0000#. Возможно, это будет использоваться как скрытая команда для активации малвари.

И хотя сейчас Gorilla только разминается, эксперты уверены: потенциал у него большой и явно не в добрую сторону. Перехваты СМС, слежка, хитрые трюки для выживания — в будущем он может стать серьёзным игроком на поле Android-угроз.

Так что включаем паранойю на минималках: дважды проверяем, что ставим, не раздаём права направо и налево и, как всегда — держим защитный софт в боевой готовности.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru