Мошенники использовали StartEncrypt для получения SSL-сертификатов

Мошенники использовали StartEncrypt для получения SSL-сертификатов

Мошенники использовали StartEncrypt для получения SSL-сертификатов

Если заголовок вызывает у кого-то легкое ощущение дежавю, совсем неудивительно. В марте 2016 года израильская компания StartCom, которой принадлежит сервис StartSSL и проект по выдаче бесплатных SSL-сертификатов всем желающим StartEncrypt, уже страдала от аналогичной проблемы.

Теперь ситуация повторяется: эксперты датской фирмы CompuTest сообщили, что StartEncrypt содержит ряд уязвимостей, эксплуатируя которые, злоумышленники могут получить сертификат для любого домена, который им не принадлежит.

Инициатива StartEncrypt была запущена в начале июня текущего года, разработчики вдохновились примером коллег, создавших Let’s Encrypt. Проект предоставил всем желающим возможность получить бесплатный SSL-сертификат, для применения которого понадобится только скачать и установить собственный Linux-клиент компании. Посредством клиента осуществляется процесс валидации домена: данные передаются StartSSL, после чего создается сертификат для домена, который работает на только что проверенном сервере, пишет xakep.ru.

Казалось бы, система продумана неплохо, однако специалисты CompuTest утверждают, что процесс валидации небезопасен. Злоумышленники могут получить сертификаты для чужих доменов, в том числе для доменов крупных компаний, таких как Facebook, Google, Dropbox и так далее. Затем эти сертификаты могут быть перепроданы на черном рынке или использованы для man-in-the-middle атак.

Первая проблема заключается в том, что клиент StartEncrypt позволяет пользователю вручную изменить конфигурацию и задать директорию, из которой будет подгружена сигнатура сервера. Атакующие могут обмануть систему, подменив сигнатуру на сигнатуру другого домена. Атаковать таким способом можно любой сайт, который разрешает пользователям загружать контент: GitHub, Dropbox и так далее.

Вторая проблема еще серьезнее, так как с ее помощью злоумышленники могут получить сертификат практически для любого домена. Когда API производит верификацию, он работает с параметром «verifyRes», то есть воспринимает редиректы. Если URL снабжен параметром «verifyRes» и ведет на другой URL, API проследует по ссылке, пока не получит то, что ищет. Это означает, что клиент открыт для уязвимостей Open Redirect. Проще говоря, атакующие могут подделать запрос и провести процедуру валидации для любого сервера вообще.

Исследователи пишут, что эту брешь не так-то легко эксплуатировать. URL домена, который использует атакующий, должен отвечать одному из условий. По ссылке либо должна присутствовать возможность загружать файлы и возможность скачивать их. Либо здесь тоже понадобится собственная уязвимость Open Redirect. Впрочем, второе условие соблюсти проще: фактически все сайты с поддержкой OAuth 2.0 должны поддерживать открытые редиректы, чтобы протокол функционировал нормально. Используя эту особенность OAuth 2.0 и клиент StartEncrypt, атакующие могут обмануть сервис StartSSL, заставив его выдать бесплатный сертификат для любого сайта, поддерживающего OAuth 2.0.

Помимо двух вышеописанных проблем, специалисты также обнаружили ряд багов калибром поменьше. Исследователи пришли к выводу, что клиент StartEncrypt не проверяет даже сертификат собственного сервера, когда соединяется с API. Также API не проводит проверку типа содержимого для файлов, которые скачивает во время верификации. Это позволяет злоумышленникам получить сертификат от имени любого сайта, который разрешает пользователям загрузку аватаров. Кроме того приватный ключ сертификата хранится с правами доступа 0666 в публичной директории, где достать его может кто угодно. Разработчики StartEncrypt, к тому же, не учли опыт коллег из Let’s Encrypt, так что сервис уязвим для атак типа Duplicate-Signature Key Selection.

«Мы считаем, что StartCom совершила ошибку, представив StartEncrypt в текущем виде, — пишут исследователи. — Хотя они оценили проблемы по степени их серьезности и отреагировали [на наши сообщения] быстро, очевидно, что безопасности уделялось очень мало внимания, как в ходе разработки (пользователь может подменить путь вручную), так и в конечной реализации.  Более того, они не учли даже те проблемы, с которыми LetsEncrypt столкнулся еще на стадии бета-теста».

Компания StartCom уже представила новую версию Linux-клиента StartEncrypt, где описанные исследователями проблемы были устранены. Номер версии остался прежним: 1.0.0.1. Специалисты CompuTest подчеркивают, что это далеко не все найденные ими баги, — компания еще работает над устранением других уязвимостей, которые закроют в следующих обновлениях.

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