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.

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