НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

Ввиду роста количества атак в рунете Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) опубликовал рекомендации по повышению уровня защищенности веб-приложений и минимизации рисков для пользователей.

При проведении атак на пользователей веб-приложений злоумышленники зачастую используют зависимости в коде, обеспечивающие взаимодействие со страницами сайта на стороне клиента, — подключаемые JavaScript-библиотеки, фреймворки CSS, информационные, аналитические и защитные плагины, а также шрифты, подгружаемые со сторонних серверов. Подмена таких модулей позволяет авторам атак размещать на сайтах вредоносные скрипты, собирать конфиденциальные данные посредством фишинга, перенаправлять пользователей на потенциально опасные ресурсы.

Для повышения безопасности веб-приложений и предотвращения злонамеренного вмешательства в их работу НКЦКИ рекомендует (PDF) принять следующие меры:

  1. Предоставить законным пользователям возможность самостоятельно завершать сеансы работы в веб-приложении.
  2. Обеспечить гарантированное удаление идентификатора сессии по ее завершении на стороне клиента.
  3. Ввести обязательную аутентификацию для доступа к защищенным ресурсам веб-приложений и внесения изменений в профили пользователя.
  4. Обеспечить криптозащиту аутентификационных данных пользователей при хранении.
  5. Исключить хранение аутентификационных данных и информации о структуре каталогов на сервере в файлах, доступных по URL.
  6. Запретить использование заголовка REFERER в качестве основного механизма авторизации.
  7. Использовать параметризованные запросы к базам данных SQL, либо применить санацию пользовательского ввода.
  8. Использовать фильтрацию входного потока данных.
  9. Запретить использование HTML-тегов <img> и <table> в пользовательском вводе.
  10. Очистить сообщения об ошибках от такой информации, как данные о структуре файловой системы, фрагменты кода, подробности обращения к СУБД; ввести в обиход страницу-заглушку с кодом ошибки 200.
  11. Использовать надежные протоколы для аутентификации пользователей (Kerberos, TLS 1.2 и выше).
  12. Использовать POST-запросы для передачи аутентификационных данных на сервер.
  13. Исключить использование внешних сущностей, внешних параметров сущностей и внешних описаний типа документа при обработке данных в формате XML.
  14. Запретить кеширование конфиденциальных данных, вводимых в веб-формы, ограничить доступ к содержимому куки-файлов с помощью атрибутов HTTPOnly и secure.
  15. Обеспечить проверку корректности вводимых пользователем данных и на стороне клиента, и на стороне сервера.
  16. Включить в HTTP-заголовки сведения об используемой кодировке и запретить ее замену для всех источников входных данных.
  17. Ввести проверку благонадежности стороннего JavaScript-кода перед его использованием.
  18. Регулярно проверять хеш-суммы файлов JavaScript; при обнаружении изменений следует немедленно прекратить использование кода и повторно проверить функциональность.
  19. Отказаться от использования динамически формируемых JavaScript.
  20. Отдавать предпочтение загрузке внешних зависимостей из контролируемых источников.
  21. Разработать и поддерживать в актуальном состоянии планы реагирования на DDoS-атаки, утечки, дефейс сайта, несанкционированный доступ к интерфейсу управления.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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