Уязвимость SAML позволяет преступнику входить в аккаунт под чужим именем

Уязвимость SAML позволяет преступнику входить в аккаунт под чужим именем

Уязвимость SAML позволяет преступнику входить в аккаунт под чужим именем

Исследователи безопасности из Duo Labs и US Computer Emergency Response Team Coordination Center (CERT/CC) сообщили о новой уязвимости SAML, которая позволяет злоумышленникам осуществлять аутентификацию в качестве законных пользователей без знания пароля.

SAML (Security assertion markup language — язык разметки декларации безопасности) — основанный на XML язык, который часто используется для обмена данными аутентификации и авторизации между сторонами, в частности, между поставщиком сервиса (service provider) и поставщиком учетных записей (identity provider). 

Самая важная область использования SAML — в технологиях единого входа (single sign-on, SSO), которые обеспечивают сквозную аутентификацию при работе через Web-браузер. В отличие от других схем аутентификации, таких как OAuth, OpenID, OpenID Connect и Facebook Connect, SSO хранит идентификатор на центральном сервере, где у пользователей есть учетные записи.

Когда пользователь пытается войти в другие корпоративные приложения, эти приложения (поставщики услуг) отправляют запросы на локальный SSO-сервер (поставщик учетных записей) через SAML.

Исследователи Duo Labs обнаружили недостаток дизайна, который влияет на программы SSO и несколько библиотек с открытым исходным кодом, предназначенных для поддержки SSO-операций на основе SAML. Подробное описание недостатка можно прочитать в отчете Duo Labs

Суть уязвимости в том, как эти библиотеки обрабатывают XML-комментарии, включенные в середину запроса ответа SAML. Например, специалисты заметили, что даже если злоумышленник вставляет комментарий внутри поля имени пользователя, он все равно может получить доступ к аккаунту. Единственным условием для использования уязвимости является наличие учетной записи в сети жертвы.

На данный момент уязвимость касается следующих провайдеров SAML:

OneLogin - python-saml — CVE-2017-11427

OneLogin - ruby-saml — CVE-2017-11428

Clever - saml2-js — CVE-2017-11429

OmniAuth-SAML — CVE-2017-11430

Shibboleth — CVE-2018-0489

Duo Network Gateway — CVE-2018-7340

Как видно, недостаток затрагивает не всех провайдеров, кроме того, он не касается учетных записей, защищенных двухфакторной аутентификацией.

Чтобы исправить ситуацию, специалисты предлагают обновить программное обеспечение, затронутое уязвимостью.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru