Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Пользователь GitHub под именем modzero опубликовал инструмент, созданный разработчиком Яном Гильрихом (Jan Girlich). Этот инструмент включает приложения для Android, предназначенные для тестирования и создания эксплойтов, доказывающих наличие уязвимостей (Proof of Concept, PoC) десериализации Java в Android.

Сам инструмент основан на ysoserial, созданном frohoff, однако нацелен на платформу Android. Уязвимости Java десериализации — давно изученная тема, обычно такие бреши приводят к выполнению кода в контексте атакуемого приложения. На Android эта проблема более актуальна из-за того, как обрабатывается обмен данными между приложениями.

В опубликованном репозитории находятся два Android-приложения:

  • Приложение «атакующее» — создает полезную нагрузку и реализует вредоносную составляющую процесса.
  • Уязвимое для связки эксплойтов CommonsCollection демо-приложение.

Для демонстрации работы можно открыть уязвимое демонстрационное приложение, затем переключиться на атакующее приложение и использовать цель «ch.modzero.intent_receiver.deserialize.pwn».

Как использовать:

  1. Открыть в Android Studio и скомпилировать папку атакующего приложения.
  2. Установить полученный apk на телефон или эмулятор, где также должно быть установлено тестируемое на уязвимость приложение.
  3. Убедиться, что ваше потенциально уязвимое приложение запущено.
  4. Указать название намерения (intent) потенциально уязвимого приложения в поле ввода в верхней части.
  5. Нажать кнопку «send» в правом нижнем углу.

Если брешь будет обнаружена, инструмент уведомит пользователя.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru