BFF — универсальный тестер для проверки безопасности приложений

BFF — универсальный тестер для проверки безопасности приложений

...

Исследователи из университета Карнеги-Меллона разработали упрощенную версию автоматизированной системы для выявления катастрофических ошибок в программных продуктах.



В комплект Basic Fuzzing Framework (BFF) входит виртуальная машина на базе модифицированного дистрибутива Debian GNU/Linux, набор скриптов и файл конфигурации. Для имитации попытки взлома система использует многоцелевую утилиту-исказитель файлов (фаззер) zzuf, которая привносит случайные изменения в эталонные файлы. После открытия искаженного файла в приложении, подвергнутом тестированию, BFF регистрирует дальнейший ход событий. Если провокация привела к сбою или отказу, анализ информации, собранной за время проверки, подскажет его причину.

Технология обнаружения ошибок, взятая за основу американскими разработчиками, помогает определить вероятность таких атак, как переполнение буфера, отказ в обслуживании (DoS), модификация SQL-запроса, XSS. Фаззинг как способ проверки безопасности программных продуктов снискал популярность в профессиональных кругах, но с выходом BFF станет достоянием широких масс. Обзавестись новым инструментом можно на сайте американской Группы быстрого реагирования на компьютерные инциденты.

Источник

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru