Исследователи советуют не доверять авторам расширений для Firefox

Исследователи советуют не доверять авторам расширений для Firefox

Исследователи советуют не доверять авторам расширений для Firefox

На конференции Black Hat Asia исследователи Ахмед Бюйюккайхан (Ahmet Buyukkayhan) и Уильям Робертсон (William Robertson) продемонстрировали новый вектор атак. Исследователи рассказали, что популярные расширения для браузера Firefox могут представлять опасность для пользователей.

Последние два года Бюйюккайхан и Робертсон изучали механизм так называемого «повторного использования расширений» (extension reuse). Данная техника подразумевает, что вредоносное расширение обращается с подозрительными запросами к другим разрешениям и эксплуатирует их уязвимости. Так как все запросы от разрешений, сделанные через Firefox, исполняются с высокими привилегиями, перед атакующим открывается очень широкий спектр возможностей. Хуже того, подобные вредоносные разрешения могут легко попасть в официальный каталог Mozillaсообщает xakep.ru.

 

6735483795675675

 

Дело в том, что само вредоносное дополнение не обращается к внутренним механизмам браузера с подозрительными запросами и не привлекает к себе внимания, используя для атак баги в других расширениях. В качестве эксперимента исследователи создали собственный опасный аддон ValidateThisWebsite, который на первый взгляд был абсолютно безвреден, но на деле мог использоваться для атак extension reuse. Расширение содержало всего 50 строк кода, и разработчики не применяли обфускацию, чтобы не затруднять сотрудникам  Mozilla доступ к исходникам. Вредоносный аддон, тем не менее, успешно прошел все автоматические и ручные проверки и был добавлен в каталог.

Бюйюккайхан и Робертсон рассказали, что для атак extension reuse уязвимы многие популярные расширения, к примеру: GreaseMonkey (1,5 миллиона активных установок), Video DownloadHelper (6,5 милионов активных установок), NoScript (2,5 миллиона активных установок). Для поиска уязвимых аддонов исследователи использовали фреймворк Crossfire.

«Если подумать и присмотреться внимательно, фреймворк расширения, это, по сути, бекдор для потенциально недоверенных третьих сторон, которые могут использовать его для исполнения кода с высокими привилегиями, — говорит Робертсон. — Нам действительно не стоит доверять разработчикам расширений. Сочетание автоматического анализа, рассмотрения вручную и подписей для расширений — это модель, на которой стоит вся безопасность расширений Firefox. Если что-то пойдет не так, то пиши пропало».

«Чем большими мощностями обладает расширение, тем легче будет вредоносному аддону с ним работать, — добавляет Бюйюккайхан. — Детальная проверка — это высший уровень безопасности Mozilla».

В итоге исследователи, конечно, сообщили о проблеме разработчикам Mozilla и даже предоставили им исходные коды Crossfire. Выяснилось, что из 10 самых популярных расширений только Adblock Plus не содержит уязвимостей, остальные аддоны можно использовать для атак.

 

top-10-firefox-addons

 

Проблема уходит корнями к недостаточной изоляции расширений в Firefox. Бразуер позволяет любым JavaScript расширениями использовать одно и то же пространство имен (namespace), и из-за этого один аддон может влиять на работу другого.

Вице-президент Mozilla уже прокомментировал выступление исследователей и сообщил, что разработчики проекта стараются улучшить безопасность браузера. В частности, он сообщил, что новый API для разработки дополнений — WebExtensions более надежен, и расширения, созданные с его помощью, нельзя использовать для атак extension reuse. Также, в рамках перевода Firefox на мультипроцессовую архитектуру, позже в текущем 2016 году в браузере должна заработать песочница для расширений, чтобы дополнения не могли делить код друг с другом.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru