Google выпускает новые инструменты для предотвращения XSS-атак

Google выпускает новые инструменты для предотвращения XSS-атак

Google выпускает новые инструменты для предотвращения XSS-атак

Google выпустили новые инструменты и документацию к ним, чтобы помочь разработчикам снизить риск атак XSS с помощью стандарта Content Security Policy (CSP).

XSS-уязвимости продолжают затрагивать многие веб-приложения, даже те, которые разработаны крупными компаниями. За последние два года Google выплатила экспертам 1,2 млн. долларов за обнаружение этих уязвимостей.

Одним из эффективных способов снижения риска XSS является CSP – механизм, позволяющий разработчикам ограничить выполнение определенных сценариев. Если политики настроены должным образом, злоумышленники не смогут загружать вредоносные скрипты, даже если им удастся внедрить HTML код в веб-страницу.

Однако CSP не способен полностью исключить риск XSS, даже если все настроено должным образом. Исследование, проведенное недавно экспертами Google, более чем на 1 млрд. доменов, показали, что политики CSP можно обойти в подавляющем большинстве случаев.

Google хочет помочь разработчикам, для этого они выпустили инструмент CSP Evaluator. Он помогает определить, насколько правильно сконфигурированы политики CSP. CSP Evaluator также существует в виде расширения для Chrome.

Несмотря на то, что такой инструмент может быть очень полезным, Google отметили, что на данный момент сложно создать белый список безопасных скриптов для сложных приложений.

Google сами использовали такой подход в некоторых своих приложениях, например: Cloud Console, History, Photos, Maps Timeline, Careers Search и Cultural Institute. Компания также выпустили другое расширение для Chrome - CSP Mitigator. Также доступна документация с описанием наиболее эффективных стратегий для реализации CSP. 

Кроме того, Google привлекли экспертов по вопросам безопасности над дальнейшими исследованиями в области защиты от XSS-атак.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru