Текстовые CAPTCHA требуют доработки

Текстовые CAPTCHA требуют доработки

Исследователи из Стэнфордского университета продемонстрировали уязвимость текстовых CAPTCHA к автоматизированным атакам, взломав 13 из 15 защитных решений, используемых на популярных веб-сайтах.



Полтора года американцы изучали современные средства противодействия алгоритмам сегментации и распознавания символов на живых примерах, взятых из Сети. По результатам исследования была создана полностью автоматизированная система для расшифровки тестов CAPTCHA, способная производить очистку от «шума», разбивать строки символов на отдельные фрагменты, нормализовать их размеры, опознавать знаки и осуществлять проверку правописания, если контрольное изображение представлено словом или фразой. Экспериментальный инструмент получил наименование Decaptcha и был применен для получения несанкционированного доступа к 15 разным по тематике сайтам, включая специализированные сервисы Captcha.net и Recaptcha.net.

В итоге на Baidu и Skyrock коэффициент результативности составил 1-10%, на CNN и Digg ― 10-24%; на eBay, Reddit, Slashdot и Wikipedia 25-49%; на Authorize.net, Blizzard, Captcha.net, Megaupload и NIH.gov 50% и выше. Бастионы Google и Recaptcha остались непокоренными. Следует отметить, что после проведения испытаний платежный сервис Visa Authorize и Digg поменяли свою защиту от ботов на reCAPTCHA, сообщает securelist

Исходя из результатов исследования, академики составили список рекомендаций по усилению текстовых CAPTCHA. По их мнению, рандомизация длины цепочки символов и размера каждого знака не приведет в замешательство человека, но значительно усложнит работу автомата. Эффективными признаны также такие трюки, как волнообразная форма строки, слитное написание знаков и наложение шумовых штрихов произвольной длины. Использование большого набора контрольных тестов, верхнего регистра и похожих символов, против ожидания, оказалось малоэффективным и лишь увеличивает процент ошибок при авторизации легальных пользователей.

Работа университетских исследователей из Стэнфорда была представлена на чикагской конференции ACM по компьютерной и сетевой безопасности (CCS 2011). Ее авторы планируют продолжать совершенствование Decaptcha и техник противодействия автоматизированному взлому контрольных тестов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Через вредоносные Blender-файлы распространяют инфостилер StealC V2

Исследователи обнаружили новую кампанию «с российским следом», в рамках которой злоумышленники распространяют инфостилер StealC V2 через вредоносные файлы Blender, загруженные на крупные 3D-маркетплейсы вроде CGTrader. Blender позволяет выполнять Python-скрипты — они используются для автоматизации, кастомных панелей, ригов и аддонов.

Если у пользователя включена функция Auto Run, скрипты запускаются автоматически при открытии файла. Этим и пользуются атакующие: многие художники и моделлеры включают Auto Run ради удобства.

Специалисты Morphisec заметили, что вредоносные .blend-файлы содержат встроенный Python-код, который загружает лоадер с домена в Cloudflare Workers.

 

Далее загрузчик скачивает PowerShell-скрипт, который подтягивает два ZIP-архива — ZalypaGyliveraV1 и BLENDERX — с IP-адресов, контролируемых злоумышленниками.

Архивы распаковываются во временную папку, откуда создают LNK-файлы в автозагрузке для постоянства. Затем жертве подсовываются два компонента: основной инфостилер StealC и вспомогательный Python-стилер для подстраховки.

 

По данным Morphisec, атакующие используют последнюю версия второго поколения StealC — того самого, который ранее изучала Zscaler. Новый StealC заметно расширил функции:

  • крадёт данные из 23+ браузеров и поддерживает расшифровку паролей на стороне сервера, включая Chrome 132+;
  • поддерживает свыше 100 расширений криптокошельков и более 15 отдельных приложений;
  • ворует данные мессенджеров (Telegram, Discord, Tox, Pidgin), VPN-клиентов (ProtonVPN, OpenVPN) и почтовых программ, включая Thunderbird;
  • оснащён обновлённым механизмом обхода UAC.

При этом свежие версии StealC по-прежнему почти не детектируются антивирусами: Morphisec отмечает, что образец, который они изучали, не был распознан ни одним движком на VirusTotal.

Атака опасна тем, что 3D-маркетплейсы не могут проверять встроенный в файлы код. Художникам, аниматорам и моделлерам рекомендуется:

  • отключить автоматический запуск Python-скриптов: Blender → Edit → Preferences → снять галочку с Auto Run Python Scripts;
  • относиться к 3D-ассетам как к потенциально исполняемому коду;
  • скачивать файлы только у надёжных авторов или тестировать их в песочнице.

Злоумышленники явно ориентируются на профессиональное сообщество 3D-контента — и такая схема может оказаться особенно опасной для студий и фрилансеров, которые работают с большим количеством моделей из внешних источников.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru