Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в безопасности мобильного приложения Tinder позволяют следить за пользователями. Проблема существует из-за того, что сборки приложения для Android и iOS не могут правильно шифровать сетевой трафик.

Исследователи Checkmarx, обнаружившие два недостатка (CVE-2018-6017, CVE-2018-6018), опубликовали доказательство концепции, согласно которому, находясь в одной сети Wi-Fi с пользователем, можно наблюдать за его действиями, включая просмотры профилей, подсказки и лайки.

Эксперты выложили видео, демонстрирующее наличие проблемы:

Поскольку Tinder, по своей природе, используется в местах массового скопления людей, например, бары и кафе с бесплатным общественным Wi-Fi, эти уязвимости могут быть опасны для большинства пользователей.

Первая проблема, CVE-2018-6017, является результатом использования приложением Tinder небезопасных HTTP-соединений для доступа к изображениям профиля. Отслеживая трафик в общедоступной сети Wi-Fi, злоумышленник может видеть, какие профили просматриваются на устройстве жертвы. Также есть возможность получить информацию профиля жертвы.

Второй недостаток, CVE-2018-6018, позволяет киберпреступнику видеть конкретные действия жертвы, такие как свайпы и лайки. Несмотря на то, что Tinder API использует HTTPS-соединение, определенные действия отдают свои зашифрованные пакеты с установленной длиной.

Проверяя пакеты определенной длины, злоумышленник может связать действия с незащищенным HTTP-профилем. Рекомендация для пользователей достаточно проста: избегайте общественных сетей Wi-Fi, если это возможно. Что касается разработчиков, они должны предпринять шаги для обеспечения безопасности всего трафика приложений.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru