Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Представлен релиз системы фильтрации спама Rspamd 1.6, предоставляющей средства для оценки сообщений по различным критериям, включая правила, статистические методы и чёрные списки, на основе которых формируется итоговый вес сообщения, используемый для принятия решения о необходимости блокировки.

Rspamd поддерживает практически все возможности, реализованные в SpamAssassin, и имеет ряд особенностей, позволяющих фильтровать почту в среднем в 10 раз быстрее, чем SpamAssassin, а также обеспечивать лучшее качество фильтрации. Код системы написан на языке Си и распространяется под лицензией BSD.

Rspamd построен с использованием событийно-ориентированной архитектуры (Event-driven) и изначально рассчитан на применение в высоконагруженных системах, позволяя обрабатывать сотни сообщений в секунду, пишет opennet.ru. Правила для выявления признаков спама отличаются высокой гибкостью и в простейшем виде могут содержать регулярные выражения, а в более сложных ситуациях могут оформляться на языке Lua. Расширение функциональности и добавление новых типов проверок реализуется через модули, которые могут создаваться на языках Си и Lua. Например, доступны модули для проверки отправителя с использованием SPF, подтверждения домена отправителя через DKIM, формирования запросов в списки DNSBL. Для упрощения настройки, создания правил и отслеживания статистики предоставляется административный web-интерфейс.

Основные новшества:

  • Встроенная поддержка протокола Milter, позволяющая обойтись без надстройки Rmilter, развитие которой прекращено. Встроенный Milter может использоваться в двух режимах - Proxy для крупных систем и Self-scan для небольших конфигураций (данный режим отличается существенным упрощением настройки). Режим Proxy требует отдельного сканирующего слоя, в то время как в режиме "self-scan" обработчик rspamd_proxy сканирует сообщение собственными силами и взаимодействует с MTA, такими как Postfix и Sendmail, напрямую при помощи протокола Milter;
  • Полная поддержка цифровых подписей и меток ARC (Authenticated Received Chain), позволяющих гарантировать, что сообщение было подписано и затем перенаправлено через ряд заслуживающих доверия шлюзов. Реализованный в Rspamd модуль ARC поддерживает как верификацию, так и создание подписей для исходящих сообщений. Настройка модуля ARC очень похожа на модуль dkim_signing;
  • Новая модель хранения статистики в БД Redis, упрощающая выборку необходимых токенов и определение времени их жизни. В выпуске Rspamd 1.6 новая схема хранения статистики позиционируется как экспериментальная, но в будущем выпуске она будет включена по умолчанию, а также будут предоставлены инструменты для преобразования старого хранилища без потери данных;
  • Задействован новый алгоритм определения устаревших записей для внутренних кэшей. Вместо ранее применяемого классического алгоритма LRU (Least Recently Used) в ноой версии задействован алгоритм LFU ( Least Frequently Used), при котором фактором актуальности записи является не последнее обращение, а частота обращений. При новом алгоритме в кэше дольше сохраняются наиболее часто используемые записи, что положительно отражается на производительности кэширования;
  • В модуле DMARC появилась поддержка отправки отчётов для определённых доменов и правил. Администратору предоставлены гибкие возможности по настройке содержимого отчётов и частоты их отправки. Отчёты позволяют увеличить качество взаимодействия с ресурсами, использующими DMARC (например, paypal.com), в том числе дают возможность отследить и отреагировать на некоторые попытки фишинга;
  • Представлен новый плагин spamtrap, позволяющий выхватить письмо со спамом по заданным признакам, например можно использовать для обучения фильтров на основе работы ловушек спама (honeypots);
  • Внесена большая порция улучшений в модуль url_redirector, выполняющий проверку пробросов на спамерские ссылки, скрытые через применение сервисов редиректа URL;
  • В прокси добавлена поддержка сжатия данных при отправке сообщений на уровень сканирования;
  • Внесена порция оптимизаций производительности: для регулярных выражений Hfilter задействована библиотека hyperscan, обеспечено кэширования хэшей тел сообщений DKIM, добавлено кэширование результатов работы алгоритма стемминга Snowball.

70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

Казалось бы, что может быть безобиднее мобильных игр? Пару уровней в дороге, быстрый матч перед сном — и никаких рисков. Но на практике всё не так радужно. По данным AppSec Solutions, семь из десяти игровых приложений для смартфонов содержат уязвимости, а каждая седьмая из них может быть потенциально опасной.

Специалисты компании проанализировали около 50 популярных мобильных игр с помощью инструмента AppSec.Sting и обнаружили порядка 700 уязвимостей. Из них 90 получили высокий или критический уровень опасности.

Самые тревожные находки — это банальные, но оттого не менее опасные ошибки. Так, в 12 приложениях пароли и токены хранились прямо в исходном коде, фактически в открытом виде. Для злоумышленников это настоящий подарок — такие данные легко извлекаются и могут использоваться для взлома.

Ещё 13 игр не имели проверки целостности, что позволяет без особых усилий модифицировать сборку и менять логику приложения.

«Это серьёзно упрощает вмешательство в работу игры — от читов до более опасных сценариев», — пояснил руководитель отдела анализа защищённости AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев.

Эксперт выделил три ключевые проблемы, которые встречаются в мобильных играх особенно часто.

Во многих играх критически важные механики — расчёт наград, прогресса и внутриигровых ресурсов — реализованы на стороне клиента. Без полноценной серверной проверки это открывает дорогу к подмене данных, повторному воспроизведению запросов и манипуляциям с игровой экономикой. Итог — читы, перекос баланса, падение честности и доверия игроков.

Небезопасное хранение данных и слабая защита сетевого взаимодействия. Конфиденциальная информация нередко хранится локально без шифрования и контроля целостности. К этому добавляются проблемы с сетевой защитой — отсутствие проверок подлинности запросов и защиты от повторного воспроизведения. Всё это создаёт условия для утечек данных и автоматизации мошеннических сценариев.

Многие приложения поставляются без обфускации кода и базовых механизмов защиты. В результате бизнес-логика легко анализируется, конфиденциальные параметры извлекаются, а модифицированные клиенты распространяются быстрее, чем разработчики успевают реагировать.

На первый взгляд проблемы выглядят «внутриигровыми», но на деле они оборачиваются вполне реальными рисками — финансовыми потерями, ростом мошенничества и репутационными издержками. И страдают от этого не только студии, но и обычные пользователи.

Эксперты AppSec Solutions напоминают простые, но эффективные правила цифровой гигиены:

  1. Скачивайте игры только из официальных магазинов.
    Сторонние источники — главный канал распространения модифицированных и вредоносных версий.
  2. Осторожнее с модами и «взломами».
    Читы — это не только риск бана, но и реальная угроза утечки данных или заражения устройства.
  3. Следите за разрешениями.
    Давайте игре только то, что действительно нужно для работы, и периодически пересматривайте доступы.
  4. Обновляйте приложения и ОС.
    Апдейты часто закрывают уязвимости, о которых вы даже не подозреваете.
  5. Используйте уникальные пароли.
    Для игровых аккаунтов — свои учётные данные и, по возможности, дополнительные механизмы защиты.

Мобильные игры давно перестали быть просто развлечением — вокруг них крутятся деньги, данные и целые цифровые экосистемы. А значит, относиться к их безопасности стоит не менее серьёзно, чем к банковским приложениям.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru