Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Специалисты по кибербезопасности бьют тревогу: разработчики приложений для мобильных устройств используют небезопасные методы, раскрывающие учётные данные Amazon Web Services (AWS). Такие практики ставят в зону риска цепочки поставок.

Речь идёт об учётных данных, жёстко заданных в коде софта. В теории киберпреступники могут воспользоваться ими для доступа к частным базам данных, что приведёт к утечкам и раскрытию ПДн конечных пользователей.

О проблеме рассказали специалисты команды Symantec Threat Hunting, которые нашли в общей сложности 1859 приложений, содержащих жёстко заданные в коде логины и пароли AWS. Из этих приложений только 37 были разработаны для Android, а все остальные — для iOS.

Приблизительно 77% выявленных программ содержали также актуальные AWS-токены, которые можно использовать для прямого доступа к частным облачным сервисам. Кроме того, 874 приложения раскрывали и другие токены, с помощью которых злоумышленники могут добраться до баз данных с миллионами записей.

Таким образом, условный атакующий получает доступ к информации об аккаунте пользователя, логам, внутренним коммуникациям, данным о регистрации и другим конфиденциальным сведениям (в зависимости от типа уязвимого приложения).

Исследователи из Symantec Threat Hunting привели три характерных примера такой небезопасной разработки. Первый — B2B-организация, предоставляющая услуги связи около 15 тыс. компаний. Разработчики давали клиентам набор средств разработки (SDK) для доступа к сервисам. В SDK были AWS-ключи, которые раскрывали все данные клиента.

Другой пример — SDK, используемый рядом банковских приложений для iOS и обеспечивающий идентификацию и аутентификацию. В нём содержались актуальные учётные данные, что раскрывало имена, даты рождения и даже цифровые отпечатки клиентов в облаке.

Последним ярким примером стала платформа из области ставок на спорт, которая использовалась при разработке 16 приложений для азартных игр. Этот софт раскрывал всю инфраструктуру и открывал доступ к облачным сервисам с правами администратора на запись и чтение.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru