Эксперт указывает на незащищенность метода E-mail аутентификации DKIM

Эксперт указывает на незащищенность метода E-mail аутентификации DKIM

Эксперт указывает на незащищенность метода E-mail аутентификации DKIM

Эксперт выяснил, насколько уязвимым является DKIM (метод E-mail аутентификации, разработанный для обнаружения подделывания сообщений, пересылаемых по email). Оказалось, что в некоторых случаях содержимое почты может быть изменено без аннулирования ЭЦП DKIM, что серьезно подрывает доверие, которое должно быть у подписи.

Также специалистам удалось выяснить, что DKIM легко сломать, заставив получателя думать, что письмо подделано, хотя это на самом деле не так. Таким образом, появляются некоторые бреши, которые можно использовать в массовых спам-кампаниях.

Например, спамеры часто любят придавать своим письмам вид легитимных, отправленных известными компаниями, такими, например, как Amazon, Apple, DHL, банками и другими финансовыми организациями. Целью такой маскировки всегда является попытка украсть учетные данные пользователя. Проще говоря, фишинг.

Именно поэтому в последние годы были разработаны несколько технологий, призванных обнаруживать так называемые спуфинг-атаки. Основными такими технологиями, используемыми на практике, являются SPF, DKIM и DMARC.

Изучив подробнее механизм работы DKIM, исследователи пришли к выводу, что отсутствие защищенных дефолтных настроек в сочетании со сложностью и уязвимостью стандарта MIME позволяют изменять важную информацию в электронных письмах, включая тему. С помощью этой уязвимости можно добавлять в письмо вредоносные вложения.

Эксперт приводит в пример реализацию веб-почты GMail и AOL, где подпись DKIM охватывает только последнюю строку темы, если она содержит несколько строк. Таким образом, злоумышленник может легко изменить этот объект, не влияя на действительность ЭЦП DKIM.

Пример реализации

Возьмем простое письмо:

DKIM-Signature: v=1; h=from:to:cc:subject:content-type; ...
    From: <dkim-test@chksum.de>
    To: knurrt.hase@gmail.com
    Subject: 20170920:1755 - good
    Content-type: multipart/mixed; boundary=foo
    Date: Wed, 20 Sep 2017 17:55:18 +0200
    --foo
    Content-type: text/plain
    some text
    --foo—

Почтовый клиент Thunderbird с установленным плагином DKIM получает визуализацию следующим образом:

Но если добавить в поля Subject и Content-Type дополнительные данные:

Subject: Urgent Update at http://foo
    Content-type: multipart/mixed; boundary=bar
    DKIM-Signature: v=1; h=from:to:cc:subject:content-type; ...
    From: <dkim-test@chksum.de>
    To: knurrt.hase@gmail.com
    Subject: 20170920:1755 - good
    Content-type: multipart/mixed; boundary=foo
    Date: Wed, 20 Sep 2017 17:55:18 +0200
    --foo
    Content-type: text/plain
    some text
    --foo—

Тема изменится, тело письма пропадет, однако оригинальная подпись DKIM все еще успешно подтверждена.

Эксперт советует трезво оценивать риски, связанные с использованием DKIM, так как в реальных случаях реализации он не обеспечивает ожидаемого уровня защищенности.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru