The Middler - новая угроза для пользователей Gmail, Facebook, LiveJournal и LinkedIn

Компания InGuardian в ближайшие дни разместит в интернете в свободном доступе и исходных кодах свою новую разработку - программу The Middler, позволяющую в автоматическом режиме перехватывать пользовательскую информацию при обращении к популярным сервисам и социальным сетям, таким как Gmail, Facebook, LiveJournal и LinkedIn. Впервые о подобной разработке было сообщено в рамках конференции DefCon 2008.

Программа The Middler использует метод атаки man-in-the-middle и способна получать данные пользователей, обращающихся к вышеобозначенным сервисам из публичных сетей. Помимо проведения атак man-in-the-middle новинка способна подменять данные, поступающие от серверов итоговому клиентскому подключению. Отдельно Джей Биал, глава компании InGuardian, говорит, что с помощью их разработки возможно подделывать программные апдейты для смартфонов iPhone.

Реальная демонстрация The Middler разработчиками состоится на конференции SecTor в Торонто (Канада). "Опасность использования публичных сетей для передачи данных всем известна, однако The Middler использует принципиально новый и очень простой механизм. The Middler позволяет перехватывать данные без каких-то специальных навыков", - рассказывает Биал.

В основе принципа действия The Middler кроется тот факт, что многие сети и сервисы изначально не шифруют трафик между клиентом и веб-приложением и пересылают информацию по базовому протоколу HTTP. "Даже Gmail использует криптованные сессии HTTPS только для процесса входа пользователей, остальная часть сеанса пересылается в текстовой форме через HTTP", - говорит он.

В InGuardian намерены показать, как при помощи их разработки можно перехватывать дaнные не только социальных сетей, но и систем онлайн-банкинга, инсталлировать троянское ПО на iPhone, внедрять специальные JavaScript-коды в браузер, а также проводить атаки типа CSRF (cross-site request forgery).

Полный код программы написан на языке Python и использует архитектуру подключаемых модулей.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru