Российский исследователь взломал репозиторий и багтрекер Ruby on Rails

Российский исследователь взломал репозиторий и багтрекер Ruby on Rails

Проникновение было осуществлено с целью наглядно продемонстрировать наличие изъяна в системе безопасности среды Ruby on Rails и веб-приложений, разработанных с ее помощью. До этого специалист активно пытался убедить разработчиков в серьезности проблемы, однако не встретил понимания и решил последовать старому правилу - лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать.

Среда Ruby on Rails предназначена для построения веб-приложений на языке Ruby. Ее основная задача состоит в упрощении и оптимизации процесса разработки программных продуктов. Одним из наиболее популярных сетевых проектов, при создании и сопровождении которого применялась эта среда, является GitHub - крупная платформа для хранения исходных кодов и совместной работы над ними. На этой площадке размещается в том числе и официальный репозиторий Ruby on Rails вкупе с системой отслеживания ошибок и изъянов в ПО.

В четверг отечественный исследователь заявил об уязвимости в этой программной среде, отметив, что ее успешная эксплуатация может окончиться введением посторонних сведений в базу данных приложений Ruby on Rails через внешние веб-формы - почти как в случае с SQL-инъекциями. Проблема произрастает из функции под названием "массовое назначение", особенности которой можно злонамеренно использовать - если не приняты надлежащие меры безопасности. Вообще говоря, теоретическая возможность злоупотребления этим функционалом была описана еще несколько лет назад, однако команда Ruby on Rails сочла, что ответственность за управление "массовым назначением" должна лежать на самих разработчиках программных продуктов.

"Массовое назначение" - это функция управления программными атрибутами. Программисты Ruby on Rails предпочли использовать подход белого списка: по умолчанию разрешено изменять все атрибуты, а создатели веб-приложений должны самостоятельно составлять черный список тех параметров, которые потенциально опасны и запрещены к модифицированию. Альтернативный подход диаметрально противоположен (и более безопасен): запретить изменение всех атрибутов и возложить на разработчиков задачу их выборочной активации по мере необходимости и целесообразности.

Такая организация работы с атрибутами потенциально приводит к возникновению множества недостаточно защищенных сетевых ресурсов, о чем и говорил российский специалист в своем заявлении. После безуспешных попыток убедить в этом команду Ruby on Rails он решил показать, что даже один из наиболее успешных проектов, вышедших из этой среды - GitHub, - не обеспечен надлежащей защитой от "массового назначения". Создав ложную запись с особыми параметрами в багтрекере, он впоследствии сумел подменить публичный ключ одного из разработчиков своим собственным и присвоить права на доступ к репозиторию. Это позволило ему ввести в проект новый файл, продемонстрировав тем самым, что исходные коды Ruby on Rails подвержены риску несанкционированной модификации.

Администрация GitHub оперативно устранила уязвимость и начала общий аудит с целью обнаружить новые потенциальные изъяны. Учетная запись исследователя была приостановлена, но затем возобновлена - когда технические специалисты проекта убедились, что в его действиях не было злого умысла. По-видимому, теперь разработчики Ruby on Rails не будут столь категоричны в своих суждениях и с большей охотой займутся поиском решений проблемы "массового назначения".

PC World

Письмо автору

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