Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Молодой исследователь в области безопасности получил от Google $36 337 за раскрытие информации о серьезной уязвимости в Google App Engine. Вознаграждение досталось 18-летнему студенту Республиканского университета в Уругвае.

Google App Engine представляет собой службу хостинга сайтов и web-приложений на серверах Google с бесплатным именем <имя_сайта>.appspot.com либо с собственным именем, задействованным с помощью служб Google.

По словам специалиста, в начале этого года ему удалось получить доступ к среде разработки Google App Engine, в которой была возможность использовать внутренние API.

Каждое приложение Google App Engine (GAE) отвечает на HTTP-запросы с заголовком «X-Cloud-Trace-Context». В процессе исследования эксперт понял, как приложения GAE выполняют внутренние действия, включая запись в журнал и извлечение токенов OAuth.

Внутренние действия выполнялись путем отправки сообщений Protocol Buffers (PB) на внутреннюю конечную точку HTTP. В ответ шло соответствующее сообщение PB (ответ от API), либо сообщение об ошибке.

Далее эксперт воспользовался Nmap, с помощью которой обнаружил, что порт 4 был открыт. Затем исследователь поднял клиент C++ и запустил его на GAE, что привело к обнаружению службы gRPC, которая запускала API «apphosting.APIHost».

Студент создал Java-библиотеку, которая считывала аргументы, благодаря этому ему удалось узнать имена API, например, «logservice» и «stubby».

Используя полученную информацию, специалист смог получить доступ к промежуточным и тестовым средам разработки GAE, недоступным для обычных пользователей.

Google посчитала этот недостаток очень серьезным, за что студент и получил щедрое вознаграждение.

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

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

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