Спамеры обходят анти-CSRF защиту Facebook

Спамеры обходят анти-CSRF защиту Facebook

Эксперты Symantec обнаружили на сайте Facebook мошенническую схему, помогающую злоумышленникам раздобыть анти-CSRF токены для публикации вредоносных ссылок в социальной сети.



Подделка межсайтовых запросов (Cross-site Request Forgery, CSRF) ― тип кибератаки, при которой атакующий повторно использует разрешение на связь, выданное законному пользователю, для совершения противоправных действий без ведома и согласия инициатора сеанса. Чтобы предотвратить такое вторжение, многие веб-сервисы, включая Facebook, применяют генераторы посеансовых токенов, которые при авторизации вводятся в веб-форму как скрытый входной параметр, передает securelist.com

Стремясь завладеть этими одноразовыми паролями, злоумышленники распространяют на Facebook фишинговые сообщения «от друга», завлекающие получателей на подставную страницу YouTube. При переходе на сторонний веб-сайт, указанный ссылкой, посетитель обнаруживает, что для просмотра «потрясного видеоролика» требуется авторизация. Активация линка Generate Code («Сгенерировать код»), проставленного на фишинговой странице, отсылает запрос на сервер Facebook и возвращает JavaScript-код с искомым идентификатором. Далее пользователь копирует эти данные и вставляет в соответствующее поле на той же странице-ловушке, отсылая сигнал злоумышленникам кнопкой Confirm («Подтвердить»). Они вычленяют анти-CSRF токен, просмотрев в браузере html-код страницы с заполненной формой, и используют его в ходе текущего сеанса Facebook для распространения зловредных ссылок от имени жертвы.

Насколько известно, данный трюк пока не используется для проведения drive-by атак, однако Symantec не исключает такую возможность. Администрация Facebook уже уведомлена о мошеннической схеме и работает над устранением новой проблемы.

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