В 100 приложениях для знакомств оказалось около 2000 уязвимостей

В 100 приложениях для знакомств оказалось около 2000 уязвимостей

В 100 приложениях для знакомств оказалось около 2000 уязвимостей

Исследование ста приложений для знакомств — как российских, так и зарубежных — показало тревожную картину: в них обнаружено почти 2000 уязвимостей, причём 17% из них относятся к критическим. Анализ провела компания AppSec Solutions.

Результаты исследования приводят «Ведомости». Как пояснил изданию руководитель отдела анализа защищённости AppSec Solutions Никита Пинаев, ещё 23% выявленных уязвимостей имеют средний уровень критичности, а 14% — низкий.

Оставшиеся проблемы относятся к категории Info либо представляют собой организационные, сетевые, логические и другие ошибки.

Наиболее распространённой критической проблемой, по словам Никиты Пинаева, стало хранение чувствительных данных непосредственно в исходном коде — такую ошибку выявили в 22 приложениях.

В ещё 46 случаях идентификационные данные, включая логины, пароли и токены, передавались в открытом виде. В 12 приложениях уязвимости были связаны с ошибками аутентификации и управления сессиями, а в 40 — с некорректной настройкой или работой облачных сервисов.

Мобильный разработчик компании EvApps Андрей Соболевский отметил в комментарии для «Ведомостей», что в среднем в одном мобильном приложении насчитывается от 20 до 30 уязвимостей. Чаще всего они связаны с небезопасным хранением данных, слабыми механизмами идентификации и аутентификации пользователей, а также с SQL-инъекциями.

По словам руководителя отдела операционной поддержки платформы Solar appScreener ГК «Солар» Антона Прокофьева, уязвимости мобильных приложений носят типовой характер и практически не зависят от отрасли. Основные причины — отсутствие проверок на этапе разработки и использование непроверенных компонентов с открытым исходным кодом.

Руководитель разработки PT Maze в Positive Technologies Николай Анисеня добавил, что применение средств, затрудняющих реверс-инжиниринг, позволило бы сократить количество выявляемых уязвимостей примерно на 40%, а в отдельных категориях приложений — даже вдвое.

Антон Прокофьев также отметил, что в приложениях массовых сервисов — к которым, помимо дейтинга, относятся доставка еды, онлайн-магазины и аптечные сервисы — чаще всего встречаются пять категорий уязвимостей:

  • Обращение к DNS, позволяющее злоумышленникам перенаправлять запросы на сторонние ресурсы.
  • Небезопасная рефлексия, создающая возможность запуска произвольного кода.
  • Ошибки в реализации протоколов шифрования.
  • Использование слабых алгоритмов хеширования.
  • Применение незащищённых протоколов обмена данными.

Подобные уязвимости встречаются в трёх из четырёх приложений и открывают возможности для атак типа MITM («человек посередине»), при которых злоумышленник внедряется в канал связи. Это, в свою очередь, чревато утечками пользовательских данных.

Архитектор информационной безопасности UserGate uFactor Дмитрий Овчинников отметил, что одна из главных опасностей таких атак — их незаметность для пользователей. При этом злоумышленники могут не только похищать данные, но и получать доступ к скрытому функционалу приложений, а затем использовать эту информацию в других, в том числе таргетированных атаках. Инженер ИБ компании «Спикател» Владимир Иванов также предупредил, что, например, сталкеры могут использовать функции дейтинговых приложений для слежки за пользователями.

Всего, по данным AppSec Solutions, уязвимости присутствуют в 70% мобильных приложений. Злоумышленники активно используют их для монетизации доступа — через фишинг, масштабирование массовых атак, выманивание денег за несуществующие услуги, а также злоупотребление чужими счетами и платными подписками.

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