Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

В середине ноября 2015 года специалисты компании FoxGlove Security выявили опасный баг в широко распространенной библиотеке, из состава Apache Commons. Теперь компания SourceClear сообщает, что данная уязвимость затрагивает не одну библиотеку, а более 40.

По данным исследования компании SourceClear, многие библиотеки, в числе которых Apache Directory API, JMS Transport и некоторые версии Webx All-in-one Bundle, подвержены аналогичной обнаруженной в ноябре проблеме.

Ранее, основываясь на исследовании, представленном сотрудниками компании Qualcomm, специалисты FoxGlove Security продемонстрировали, что хакеры с легкостью могут воспользоваться уязвимостью для атак на Java серверы приложений, а также на любые другие продукты, в которых используется коллекция Apache Commons (в том числе Oracle WebLogic, IBM WebSphere, Red Hat’s JBoss, Jenkins и OpenNMS), сообщает xakep.ru.

Проблема заключается в том, как Java исполняет user-defined код во время десериализации объектов. Опираясь на это, исследователи FoxGlove Security сумели создать пейлоуды, с помощью которых получили shell-доступ к машинам, на которых работали уязвимые продукты.

«Это очень неприятная уязвимость, потому что это не брешь в самой Java, но баг, которому подвержены широко распространенные библиотеки, — пишет Иоганесс Ульрих (Johannes Ullrich), технический директор SANS Institute Internet Storm Center. — Провести инвентаризацию этих библиотек, которые используются в различных продуктах, крайне трудно».

Специалистам SourceClear удалось выявить баг в нижеперечисленных библиотеках. Компания советует всем разработчикам внимательно проверить свой код и библиотеки на предмет проблемы с десериализацией.

 

Имя Версия
Apache Directory API All 1.0.0-M31
Apache Directory API All 1.0.0-M32
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.0.0
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.3.0
flink-core 0.9.0-hadoop1
flink-core 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0-milestone-1
jcaptcha-all 1.0-RC6
jcaptcha-all 1.0-RC5
Mule Core 2.1.0
Mule Core 2.1.2
JMS Transport 3.0.0-M2-20091124
JMS Transport 3.3-M1
Spring XD DIRT 1.0.3.RELEASE
Spring XD DIRT 1.0.4.RELEASE
Webx All-in-one Bundle 3.2.3
Webx All-in-one Bundle 3.0.14
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.2
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.0
Commons BeanUtils Core 1.8.3
Commons BeanUtils Core 1.8.2
Apache Hadoop Common 2.6.2
Apache Hadoop Common 2.5.2
Commons Collections 20031027
Commons Collections 3.2.1
OpenJPA Utilities Library 2.3.0
OpenJPA Utilities Library 2.2.2
OpenJPA Kernel 2.3.0
OpenJPA Kernel 2.2.2
OpenJPA Persistence 1.2.3
JasperReports 6.2.0
JasperReports 6.0.2
Isis MetaModel 1.0.0
Isis MetaModel 1.1.0
AutoValue 1
AutoValue 1.0-rc4
Core 1.6.2
Core 1.6.1
velocity:velocity-dep 1.5-beta2
Apache Commons Collections 4
HBase — Common 0.98.9-hadoop1
HBase — Common 0.98.7-hadoop1
Apache Directory Shared LDAP 0.9.11
org.springframework:spring 2.5.6.SEC03
org.springframework:spring 2.5.6.SEC02
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 1.2.5
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 2.2.7
jung-visualization 2.0.1
jung-visualization 2
HBase — Server 0.98.10.1-hadoop2
HBase — Server 0.98.7-hadoop2
org.apache.pig pig 0.15.0
com.google.gwt gwt-dev 2.7.0
larvalabs collections 4.01
org.opensymphony.quartz quartz 1.6.1
Apache Commons BeanUtils 1.9.2
Apache Commons BeanUtils 1.9.1
Apache Crunch Core 0.13.0
JasperReports 3.5.2
JasperReports 3.5.1
ApacheDS MVCC BTree implementation 1.0.0-M7
ApacheDS All 2.0.0-M18
ApacheDS All 2.0.0-M17
ESAPI 2.1.0
ESAPI 2.0.1
OpenJPA Aggregate Jar 2.3.0
OpenJPA Aggregate Jar 2.2.2
quartz 1.6.3
quartz 1.6.0
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Тест Softline: Яндекс Браузер выявил 85 из 100 фишинговых сайтов

Эксперты ГК Softline провели ежегодное исследование, чтобы проверить, насколько хорошо популярные браузеры распознают фишинговые сайты — страницы, с помощью которых злоумышленники крадут личные данные пользователей. В тесте участвовали Chrome, Яндекс Браузер, Firefox, Opera, Edge, Safari на iOS, а также предустановленные Samsung Internet и Mi Browser на Android.

Согласно результатам проверки, Яндекс Браузер оказался самым эффективным: десктопная версия обнаружила 85 из 100 мошеннических сайтов, а мобильная — более 75.

Для сравнения, Chrome с антифишинговым расширением на десктопе выявил 44 угрозы, а без него — всего 8. Остальные браузеры показали следующие результаты:

  • Safari — 9 выявленных страниц,
  • Firefox — 8,
  • Opera — 6,
  • Edge — 5.

На платформах Android показатели оказались самыми низкими: Mi Browser определил два фишинговых сайта, а Samsung Internet — всего один. При этом браузеры на iOS продемонстрировали заметное улучшение по сравнению с прошлым годом.

Как проводилось исследование

Тестирование проходило в условиях, максимально приближенных к реальным. На смартфонах использовались физические устройства, а не эмуляторы. В основу легла выборка из 100 актуальных фишинговых страниц, предоставленных сервисом CyberDef от Infosecurity. Сайты с невалидными сертификатами исключались, чтобы результаты не искажались.

Особое внимание уделялось скорости реакции браузеров. Эксперты отправляли на проверку новые фишинговые сайты в течение нескольких часов после их обнаружения — ведь такие страницы живут недолго и часто исчезают уже в первый день.

Кого чаще всего подделывают

Почти половина (46%) фишинговых сайтов имитировала банки и инвестиционные платформы, ещё 13% — страницы соцсетей и мессенджеров, а 12% — опросы и голосования.

По словам специалистов, злоумышленники активно эксплуатируют известные бренды и актуальные темы вроде искусственного интеллекта и криптовалют, а схемы становятся всё сложнее.

«Сегодня мошеннические кампании часто состоят из нескольких этапов: сначала пользователя заманивают под видом розыгрыша или курса, а потом под предлогом оплаты или подтверждения выманивают деньги и данные. Чтобы казаться надёжными, такие сайты нередко показывают фейковые уведомления о “защищённом соединении”», — отмечают эксперты Softline.

Что используют браузеры для защиты

Современные браузеры применяют разные технологии против фишинга. Например, Safe Browsing в Chrome, SmartScreen в Edge и нейросетевые фильтры в Яндекс Браузере.

В отличие от старых систем, которые полагались на «чёрные списки» сайтов, новые механизмы анализируют содержимое страницы в момент загрузки, что помогает быстрее реагировать на появление фальшивых ресурсов.

Главный вывод исследования: даже при развитии встроенных технологий защиты пользователям стоит оставаться внимательными и не вводить личные данные на сомнительных сайтах, особенно если ссылка пришла в сообщении или письме.

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