Больше половины систем ДБО содержат критически опасные уязвимости

Больше половины систем ДБО содержат критически опасные уязвимости

Больше половины систем ДБО содержат критически опасные уязвимости

Эксперты Positive Technologies проанализировали приложения банков и пришли к выводу, что больше половины систем ДБО содержат критически опасные уязвимости. При этом доля систем ДБО, в которых обнаруживаются критически опасные уязвимости, снижается с каждым годом. Если в 2015 году уязвимости высокого уровня риска содержались в 90% проанализированных систем, а в 2016 году в 71%, то в 2017-м уже только в 56%.

Однако несмотря на заметный рост уровня защищенности, текущие недостатки все еще несут серьезные угрозы для банков и их клиентов, отмечается в ежегодном исследовании Positive Technologies.

В среднем в 2017 году на каждую систему ДБО приходилось по 7 уязвимостей, что больше показателя 2016 года, когда на каждое финансовое приложение приходилось только 6 недостатков. Однако доли уязвимостей высокого и среднего уровня риска заметно снизились. Например, в трети онлайн-банков отсутствовали критически опасные недостатки, а годом ранее уязвимости высокого уровня риска были во всех финансовых веб-приложениях, кроме одного.

Наиболее распространенными уязвимостями онлайн-банков в 2017 году стали «Межсайтовое выполнение сценариев» (75% систем) и «Недостаточная защита от атак, направленных на перехват данных» (69%), которые позволяют совершать атаки на клиентов банков (например, перехватывать значения cookie или похищать учетные данные). Больше половины онлайн-банков (63%) содержали уязвимость высокого уровня риска «Недостаточная авторизация», которая позволяет злоумышленнику получить несанкционированный доступ к функциям веб-приложения, не предназначенным для данного уровня пользователя. Кроме того, уязвимости в 94% онлайн-банков могли быть использованы злоумышленниками для доступа к сведениям, составляющим банковскую тайну клиентов, и личной информации.

С мобильными банковскими приложениями ситуация похожа: снизились доли уязвимостей высокого (29% вместо 32% в 2016 году) и среднего уровня риска (56% вместо 60%). Соответственно, увеличилась доля уязвимостей низкого уровня риска; компании стремятся в первую очередь принимать меры для устранения критически опасных уязвимостей. Тем не менее в половине систем (48%) была выявлена хотя бы одна критически опасная уязвимость. В 52% мобильных банков уязвимости позволяли расшифровать, перехватить, подобрать учетные данные для доступа в мобильное приложение или вовсе обойти процесс аутентификации. В результате злоумышленник может получить возможность совершать операции в мобильном банке от лица легитимного пользователя.

При этом iOS-приложения вновь оказались защищены лучше, чем их аналоги для Android. Доля уязвимостей высокого уровня риска в iOS-приложениях составила всего 25%, в то время как в Android-приложениях она занимает 56%. Практически для всех рассмотренных мобильных банков (кроме одного) эксперты анализировали по два идентичных приложения, разработанных для разных операционных систем, и в некоторых случаях мобильное приложение для iOS не содержало уязвимостей, которые были обнаружены в Android-приложении.

Большинство систем ДБО (68%) были разработаны финансовыми организациями самостоятельно. Но если в 2016 году приложения, созданные банками, содержали в два раза меньше уязвимостей, чем системы, развернутые на готовых платформах, то год спустя ситуация изменилась: у приложений, построенных на «коробочных» решениях, стало меньше критически опасных уязвимостей. Вендоры стали больше внимания уделять вопросам безопасности, в то время как банкам по-прежнему не хватает опытных разработчиков в штате и грамотно выстроенного процесса безопасной разработки.

«2017 год подарил надежду, что финансовые приложения когда-нибудь станут безопасными. Мы наблюдали существенное повышение уровня защищенности анализируемых систем ДБО — как онлайн-банков, так и мобильных приложений, — комментирует результаты исследования аналитик Positive Technologies Ольга Зиненко. — Однако финансовые организации не должны останавливаться на достигнутом. Их клиенты по-прежнему рискуют как минимум своими личными данными и банковской информацией, а сами банки — денежными средствами. Так, в 44% мобильных приложений можно было скомпрометировать банковскую информацию клиентов, а в 13% нам встретилась уязвимость "Выполнение произвольного кода", эксплуатация которой позволяет получить полный контроль над сервером ДБО, что чревато для банка репутационными и финансовыми потерями».

Помимо анализа защищенности приложений, который регулярно проводят практически все банки, эксперты советуют не забывать про анализ исходного кода приложений. Анализировать код необходимо и в системах, построенных на базе готовых вендорских решений: уязвимости могут возникать в процессе внедрения и настройки. До выпуска исправлений для выявленных уязвимостей рекомендуется использовать систему превентивного контроля (web application firewall), а после их устранения проводить проверку эффективности принятых мер.

При самостоятельном создании финансовых приложений банки должны уделять больше внимания вопросам безопасности на ранних стадиях — как на этапе проектирования приложений и подготовки технических заданий для программистов, так и в процессе разработки.

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

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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