Open Source открывает двери для хакеров

Open Source открывает двери для хакеров

...

Авторы доклада, представленного на семинаре по экономике информационной безопасности, сопоставили список из 400 млн попыток взломов данных, состоявшихся в течение 2 лет, с параметрами и уязвимостями программного обеспечения, сообщает Technologyreview.com. “Полученные результаты позволяют утверждать, что уязвимости Open Source приложений обнаруживаются хакерами гораздо быстрее и чаще, чем уязвимости закрытого ПО”, - заявил Сэм Ренсботам, профессор Бостонской Школы менеджмента Caroll.

По данным Сэма Ренсботама, взлом открытого ПО происходит в 1,5 раза чаще, чем проприетарных решений. При этом хакеры затрачивают на него в среднем на 3 дня меньше времени. Инструкции по взлому обычно распространяются примерно с той же скоростью, что и само программное обеспечение.

Исследование опиралось на данные систем по контролю за взломами, установленных в 960 компаниях сервис-провайдером SecureWorks. Сэм Ренсботам сопоставил эти данные с данными об уязвимостях, хранящимися в Национальной базе данных уязвимостей (National Vulnerability Database, NVD), формируемой Национальным Институтом Стандартов и Технологий (National Institute of Standards and Technology). NVD включает в себя уязвимости более 13000 видов ПО по состоянию на 2006-2007 гг. Однако, лишь половина этих программных продуктов может быть с уверенностью классифицирована как открытое или закрытое ПО, сообщил Сэм Ренсботам.

Таким образом, Сэм Ренсботам получил список 883 уязвимостей в закрытом и открытом ПО. Затем он классифицировал уязвимости по другим признакам, например, насколько сложно хакеру использовать уязвимость и существует ли в ней сигнатура, позволяющая системе обнаружения идентифицировать вторжение.

В конечном итоге, в участию в исследовании было допущено лишь 97 из 883 уязвимостей, подвергнутых хакерской атаке за последние 2 года, и 111 млн взломов - около четверти полученных предупреждений об атаке. Остальные попытки взлома или предпринимались в отношении ПО, которое не может быть отнесено ни к открытому, ни к закрытому, или были направлены на уязвимости с неидентифицируемыми атрибутами, или были идентифицированы как ложные атаки.

Результаты исследования свидетельствуют о том, что после выхода очередного релиза Open Source продукта хакерские атаки на него начинаются быстрее, чем в случае появления закрытых решений. Однако, как только разработчики начинают предпринимать меры по ликвидации уязвимости, хакеры быстро переключаются на другие задачи.

Возможность доступа к исходному коду – не единственное преимущество, которое Open Source дает хакерам. Сэм Ренсботам отмечает, что при наличии сигнатур, используемых производителями систем защиты, хакерские атаки происходят быстрее. “Вероятно, информация об обновлениях, распространяемая с целью усовершенствования программного обеспечения, в итоге помогает взломщикам”, - комментирует он.

Его мнение подтверждают и результаты других исследований. В 2007 г. два консультанта по безопасности показали, как можно создать новый код для атаки, используя данные сигнатур популярной системы по отслеживанию взломов. В 2008 исследователи создали систему, способную генерировать код для взлома на основании автоматического анализа обновлений, выпущенных компанией-производителем ПО.

Источник

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru