Баги Facebook открывали доступ к спискам друзей и банковским картам

Баги Facebook открывали доступ к спискам друзей и банковским картам

В прошлом году исследователь безопасности Йосип Франкович обнаружил баги в приложении Facebook, которые открывали доступ к закрытым спискам друзей и частично показывали информацию о банковских картах пользователей. На этой неделе он раскрыл детали обнаружения и исправления уязвимостей.

Франкович анализировал приложение Facebook для Android и обнаружил уязвимость, которая позволила ему получить доступ к списку друзей любого пользователя с помощью специально созданного запроса. Хотя пользователи Facebook могут запретить другим людям видеть своих друзей, уязвимость позволяла получить эту информации, независимо от настроек конфиденциальности.

Для своих мобильных приложений Facebook разработал GraphQL — язык запросов данных с открытым кодом. Запросы GraphQL можно использовать только для приложений Facebook — причем разрешены идентификаторы запросов только из белого списка — и для них требуется токен доступа.

Франкович обнаружил, что можно использовать клиентский токен из приложения Facebook для Android и обойти белый список, отправив запрос, содержащий параметр “doc_id” вместо “query_id”. После этого он стал отправлять запросы GraphQL и увидел, что запрос под названием CSPlaygroundGraphQLFriendsQuery раскрывал список друзей пользователя, чей ID был включен в запрос.

Вторая уязвимость, открытая экспертом, также была связана с GraphQL. Она позволяла потенциальным злоумышленникам получить информацию о платежной карте клиента, привязанной к аккаунту Facebook. Для этого нужно было отправить запрос, содержащий ID целевого пользователя и токен доступа, который можно было получить из приложения Facebook. Эта уязвимость раскрывала первые 6 и последние 4 цифры банковской карты, дату выпуска, тип карты, имя держателя, zip code и страну. Пользователи обычно вводят данные банковских карт на Facebook для оплаты рекламы.

Франкович сообщил Facebook о первой уязвимости 6 октября 2017 года, недостаток был исправлен к середине месяца. Баг с платежными данными обнаружился в феврале того же года и был исправлен в рекордные сроки — за 4 часа 13 минут. В начале этой недели исследователь написал об обнаруженных багах в своем блоге. Франкович не пожелал называть сумму, которую Facebook заплатил ему за обнаружение ошибок.

Ранее в этом году мы писали о том, как киберпреступники взломали Facebook-аккаунт президента Болгарии и о том, как социальная сеть атаковала своих пользователей потоками спама.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Перед новым методом снятия отпечатка не устоял даже браузер Tor

Эксперты FingerprintJS придумали новый способ снятия цифровых отпечатков, способный деанонимизировать пользователей различных браузеров. Специалисты заявили, что их метод сработает и против Tor, который по праву считается одним из главных интернет-обозревателей, заточенных под анонимность.

Новая техника получила имя «флудинг схемы» (scheme flooding), поскольку её принцип строится на использовании кастомных URL-схем. В частности, потенциальные атакующие могут вычислить конкретные приложения, установленные в системе пользователя.

«Уязвимость использует информацию об инсталлированных программах для формирования перманентного уникального идентификатора. Этот ID будет оставаться неизменным даже при использовании разных браузеров, режима "Инкогнито" или VPN», — пишут специалисты FingerprintJS. — «Другими словами, третьи лица могут с лёгкостью отслеживать пользователей в Сети».

Помимо этого, как подчеркнули эксперты, scheme flooding позволяет атакующим узнать больше о привычках пользователя, роде его деятельности и даже вычислить приблизительный возраст. Проверить установленное в системе приложение можно с помощью хендлера вроде skype:// (этот проверит факт наличия Skype).

Исследователи расписали алгоритм, который злоумышленники могут задействовать в атаках на пользователей:

  1. Составить список URL-схем в соответствии с теми приложениями, наличие которых нужно проверить.
  2. Добавить на веб-сайт скрипт, который будет проверять каждую программу из составленного на первом этапе списка.
  3. Использовать полученные результаты для формирования уникального идентификатора целевого пользователя.
  4. Дополнительно можно задействовать алгоритмы машинного обучения для вычисления рода деятельности и интересов посетителя сайта.

Специалисты смогли успешно воспроизвести свой способ создания идентификатора в браузерах Chrome 90 (Windows 10, macOS Big Sur), Firefox 88.0.1 (Ubuntu 20.04, Windows 10, macOS Big Sur), Safari 14.1 (macOS Big Sur), Tor Browser 10.0.16 (Ubuntu 20.04, Windows 10, macOS Big Sur), Brave 1.24.84 (Windows 10, macOS Big Sur), Yandex Browser 21.3.0 (Windows 10, macOS Big Sur), and Microsoft Edge 90 (Windows 10, macOS Big Sur).

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru