В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

Исследователи безопасности из группы Zero, опубликовали результаты поиска уязвимостей в технологии ARM TrustZone, позволяющей создавать аппаратно изолированные защищённые окружения, в которых выполняется отдельная специализированная операционная система.

Основным предназначением TrustZone является обеспечение изолированного выполнения обработчиков ключей шифрования, биометрической аутентификации, платёжных данных и другой конфиденциальной информации.

В исследовании рассмотрены реализации двух TEE-окружений (Trusted Execution Environment) - Qualcomm QSEE и Trustonic Kinibi, применяемых в Android-смартфонах и базирующихся на расширениях ARM TrustZone. Обе системы предоставляют урезанные проприетарные операционные системы, работающие на отдельном виртуальном процессоре и позволяющие выполнять специализированные защищённые обработчики (TA, Trusted Applications"). Защищённые обработчики не могут напрямую взаимодействовать с основной операционной системой Android, их вызов и передача данных осуществляется косвенно, через интерфейс диспетчеризации, работу которого обеспечивает устанавливаемые в основной системе библиотеки, процессы-демоны и модули ядра, пишет opennet.ru.

 

 

Исследование показало недостаточный уровень безопасности рассмотренных решений, в которых было выявлено несколько уязвимостей, а также одна кардинальная архитектурная недоработка (возможность отката на старую уязвимую версию обработчиков в защищённом окружении), которую невозможно устранить без изменений на аппаратном уровне или снижения стабильности работы устройства. Выполняемые внутри защищённых окружений операционные системы в полной мере не реализуют современные методы блокирования атак (например, защиту от переполнения стека), что позволяет использовать выявленные уязвимости для совершения реальных атак. Проблемы проявляются во всех устройствах на чипах Qualcomm и устройствах на чипах Trustonic Kinibi версии до 400 (т.е. все устройства на базе Samsung Exynos, кроме Galaxy S8 и S8 Plus).

Для получения контроля над компонентами защищённого окружения достаточно найти уязвимость в выполняемых в данном окружении обработчиках, которые написаны без использования языков, обеспечивающих безопасные методы работы с памятью, и содержат типовые ошибки, свойственные коду на языке Си. Например, продемонстрированы методы эксплуатации, которые манипулируют переполнением стека в запускаемом внутри защищённого окружения обработчике одноразовых паролей (OTP). Эксплуатация производится через передачу слишком больших значений токенов, не вмещающихся в буфер, созданный на основании передаваемого в составе команды аргумента с размером токена.

Таким образом атака на компоненты защищённой ОС напоминает эксплуатацию уязвимостей в ядре ОС, осуществляемую через манипуляцию с системными вызовами. Но в случае защищённого окружения проблема усложняется тем, что многими производителями смартфонов не предусмотрено средств для отзыва защищённых обработчиков и выявленную уязвимость становится не так просто исправить - появляется возможность применять старые уязвимые обработчики для получения контроля за защищённым окружением, т.е. выявленную уязвимость можно использовать неопределённое время. Во многих случаях обработчики связаны с выполнением привилегированных операций в системе, что при успешной атаке позволяет не только получить доступ к данным, связанным с обработчиком, но и получить контроль над всем устройством.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru