Исследователи рассказали об уязвимостях в сервисе Dropbox

Специалисты по защите информации рассказали на симпозиуме USENIX Security о трех способах получения несанкционированного доступа к чужим данным, которые оказались возможны благодаря изъянам в системе безопасности популярной службы хранения файлов и электронных документов, основанной на "облачных" технологиях.

Необходимо сразу сказать, что атаки на Dropbox были разработаны еще в прошлом году, и исследователи сознательно не предавали результаты своих изысканий огласке до тех пор, пока отверстия в защите не были закрыты. Соответственно, на данный момент клиентам сервиса уже ничто не угрожает.

Первая атака основывалась на подмене хэш-значений, использующихся для идентификации элементов данных, которые хранятся в "облаке". Эти значения генерируются и проверяются системами Dropbox, чтобы определять, имеется ли уже в хранилище тот или иной файл - дабы не плодить дубликаты, сервис не загружает объекты повторно. До закрытия уязвимости в случае успешной проверки служба попросту устанавливала связь между учетной записью и файлом, позволяя таким образом любому случайному лицу привязать данные к своему аккаунту и свободно извлечь информацию из "облака". В силу природы систем распределенных вычислений владелец этих сведений ни о чем даже не подозревал.

Вторая атака предполагала предварительную кражу т.н. идентификатора хоста - 128-битного ключа, генерируемого сервисом для опознавания своих клиентов. При создании такого ключа используются имя пользователя, а также время и дата. Если потенциальному злоумышленнику удавалось завладеть идентификатором, он мог подменить им свой собственный - и получить от "облака" полный список принадлежащих жертве файлов с правом на их извлечение. Для этого нужно было лишь провести повторную синхронизацию учетной записи.

Третья атака эксплуатировала одну из функций Dropbox - возможность запрашивать данные по зашифрованному соединению через прямой URL. Для получения интересующего объекта злоумышленнику нужно было лишь знать хэш-значение фрагмента информации и любой существующий идентификатор хоста - не обязательно тот, который был ассоциирован с учетной записью владельца данных. Впрочем, эту последнюю атаку Dropbox все же мог распознать ввиду несоответствия файлов и аккаунтов.

Таким образом, уязвимости открывали возможности для довольно успешного и в то же время не слишком трудозатратного хищения конфиденциальных сведений, а также для сокрытия информации в распределенной среде (модифицированный Dropbox-клиент мог позволить загрузить файлы без ассоциации с каким-либо аккаунтом, и впоследствии их можно было получить из-под любой учетной записи). Все это вновь подтверждает, что "облако" может быть далеко не самым безопасным местом для хранения информации, если надлежащие меры защиты не приняты - а полагаться клиенту в этой ситуации приходится уже не на себя, а исключительно на добропорядочность и профессионализм сотрудников того или иного сервиса.

PC World

Письмо автору

" />

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru