Проблемы с некорректной очисткой остаточных данных в клиенте Tor и OpenSSL

Проблемы с некорректной очисткой остаточных данных в клиенте Tor и OpenSSL

В процессе анализа исходных текстов клиента для работы в анонимной сети Tor обнаружена необычная уязвимость, которая может привести к оседанию в системной памяти остаточных данных, которые могут содержать конфиденциальную информацию, например, введённые пароли. Интерес представляет то, что формально код Tor не содержит ошибок и уязвимость является следствием особенностей работы некоторых компиляторов.

Проблема связана с тем, что Tor использует для очистки кэша функцию memset(), которая игнорируется в результате работы оптимизаторов некоторых компиляторов, что может привести к появлению неочищенных областей памяти после закрытия приложения, сообщает opennet.ru. Например, при выборе режима оптимизации на скорость (-O2) Microsoft Visual Studio 2010 просто удаляет вызов memset при обнулении данных, если буфер в дальнейшем не используется в коде.

В качестве примера корректного подхода к очистке буферов приводится OpenSSL, в котором для очистки создана специальная функция, затирающая содержимое буфера случайными данными. Но из-за ошибки в вычислении размера буфера при вызове данной функции, она затирает только первые 4 байта (вместо размера буфера передаётся размер указателя на буфер), оставляя содержимое неизменным.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru