Yahoo представил Gryffin, открытый сканер безопасности для Web-приложений

Yahoo представил Gryffin, открытый сканер безопасности для Web-приложений

Компания Yahoo открыла исходные тексты платформы Gryffin, предназначенной для проведения всесторонних проверок безопасности в Web, охватывающих различные аспекты работы web-приложений.

Gryffin характеризуется гибкими средствами тестирования и горизонтальной масштабируемостью, позволяющей с минимальными усилиями перейти от системы для тестирования тысячи web-приложений к конфигурации для проверки 100 тысяч программ. Платформа рассчитана в первую очередь на проверку современных web-приложений, динамически генерирующих контент на стороне клиента силами JavaScript.

В процессе работы Gryffin пытается собрать как можно больше данных о поведении приложении и режимах его работы, сочетая использование поискового бота и различных техник fuzzing-тестирования. Интегрированный поисковый движок позволяет оттолкнувшись от заданного для проверки URL выявить миллионы реальных комбинаций запросов, охватывающих различные режимы работы web-приложения. Fuzzing-тестирование позволяет сгенерировать нетипичные варианты обращения к приложению. Gryffin корректно обрабатывает дубликаты (проверяется повторяемость структуры результирующего документа для отсеивания повторных проверок типовых генераторов контента) и учитывает динамическую генерацию интерфейса для чего используется встроенный браузерный движок PhantomJS, применяемый для симуляции отрисовки DOM при выполнении JavaScript, пишет opennet.ru.

Исходные тексты написаны на языке Go и поставляются под лицензией BSD. В платформе задействованы фреймворк PhantomJS (обособленный JavaScript-движок на базе WebKit), Sqlmap (для выявления уязвимостей, связанных с подстановкой запросов SQL), Arachni (для fuzzing-тестирования наличия XSS и прочих уязвимостей), NSQ (шина обмена сообщениями), Kibana и Elastic search (для формирования web-интерфейса для оценки результатов сканирования и аналитики). Поддерживается подключение собственных инструментов тестирования безопасности.

Из планов на будущее отмечается поддержка симуляции мобильного браузера, создание преднастроенного docker-образа для быстрого развёртывания Gryffin, возможность использования СУБД Redis как общего хранилища статистики для распределённых на несколько серверов конфигураций, подготовка документации, улучшение обработки Cookie, выявление дубликатов шаблонов URL на основе оценки приблизительного сходства при помощи алгоритма simhash. 

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

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

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