Массовая SQL-инъекция затронула уже миллион сайтов

Массовая SQL-инъекция затронула уже миллион сайтов

Массовая атака с внедрением SQL-кода, схожая с атаками LizaMoon, получившими широкую известность прошлой весной, заразила уже более миллиона сайтов, работающих на технологии ASP.NET, сообщили сегодня исследователи из Armorize. Согласно исследователям безопасности баз данных, успех используемого атакой метода внедрения SQL-кода зависит от небрежности настройки серверов и back-end баз данных, которая когда-то способствовала проникновению в них LizaMoon.



"Эта атака очень похожа на LizaMoon", - сказал Уэйн Хуан, президент Armorize, который, вместе со своей командой, первым доложил о скрипте на сайтах, работающих на ASP.NET. Этот скрипт загружет на сайт iFrame для инициации работы эксплоитов, использующих уязвимости браузеров посетителей для загрузки им вредоносного ПО.

Первоначальный отчет Armorize показал, что скрипт поразил 180 000 сайтов, но Хуан сказал сайту Dark Reading, что, согласно исследованию Google, уже 1 миллион сайтов содержит внедренный код.

По словам Джоша Шоула, технического директора Application Security Inc., новости о заражении, пришедшие вслед за шумихой вокруг LizaMoon, делают такую ошибку еще обиднее.

"Это очень печально, потому что LizaMoon заражала этот же тип систем из-за точно таких же проблем с настройками безопасности", - сказал Шоул. "Такое ощущение, что людям, которые работают с этими системами, нет до них никакого дела".

Шоул сказал, что очень часто проблемы возникают из-за того, что организации отключают проверку вводимых данных на своих серверах, способствуя таким образом внедрению кода и порче баз данных, пишет xakep.ru.

"Отключать проверку вводимых данных – это безумие", - говорит Шоул. "На ASP.NET есть скриптовая функция, которая проверяет вводимые данные, и она включена по умолчанию. Эти люди выключили ее, и я просто не могу представить, зачем они это сделали".

Хуан также сказал, что само количество инфекций, вызванных атакой и цепочка улик, которые удалось раскопать его команде, наводит на мысль, что большинство этих сайтов создавалось малыми и средними предприятиями практически без какого-либо понимания безопасности.

Он порекомендовал предприятиям начать обновлять свои библиотеки и фреймворки на новые версии, чтобы бороться с SQL-инъекциями. Еще им следовало бы научиться лучше использовать бесплатные инструменты для поиска уязвимого кода, а также службами для поиска уязвимостей веб-сайтов, за которые они, возможно, платят, даже не зная всех их возможностей.

Что касается больших предприятий, то, по словам Хуана, "у них нет никакого оправдания" в том, что они пали жертвами подобных массовых атак. Он заметил, что это происходит нечасто. Организациям, которые пострадали из-за разгильдяйского отношения к внутренней безопасности, нужно начать беспокоиться, ибо подобные массовые атаки могут позволить продвинутым хакерам проводить разведывательную работу в организации.

"Это словно всесетевое сканирование уязвимостей. Ты идешь и вслепую внедряешь SQL-код в серверы вроде ASP.NET. А потом ждешь, пока Google сообщит, в какие сайты тебе удалось внедрить свой SQL. Теперь у тебя на руках дорожная карта по уязвимым сайтам", - сказал он. "Остается только выбрать, на каких из них имеются данные, которые стоить украсть. Так что все это может быть сложнее, чем кажется. Впоследствии может произойти связка нацеленных атак на людей, относящихся к безопасности баз данных настолько халатно, чтобы хранить в них что-то, что действительно стоит украсть".

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru