В приложениях каршеринга обнаружены проблемы безопасности

В приложениях каршеринга обнаружены проблемы безопасности

В приложениях каршеринга обнаружены проблемы безопасности

Solar Security, компания группы ПАО «Ростелеком», национальный провайдер сервисов и технологий для защиты информационных активов, целевого мониторинга и управления информационной безопасностью, провела первое в России исследование мобильных приложений для каршеринга.

Число регистраций сервисах краткосрочной аренды автомобиля в Москве к концу 2017 года превысило 1 миллион, а количество поездок за год достигло 5,4 миллиона. В конце 2016 года их было менее 300 тысяч. Таким образом, за год число зарегистрированных пользователей выросло почти в 4 раза. Основным средством для использования каршеринга являются мобильные приложения, которые, как и все прочие, могут быть содержать различные уязвимости.

«Для пользователя основные риски связаны с возможным похищением аккаунта. В этом случае злоумышленник сможет свободно распоряжаться автомобилем, который в этот момент якобы использует другой человек. Очевидно, что это открывает широкие возможности для различных злоупотреблений и правонарушений, поэтому мы решили проверить, насколько хорошо защищены мобильные приложения для каршеринга», – пояснил Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Solar Security.

В основу исследования легли отчеты, автоматически сформированные с помощью Solar inCode, который использует комбинацию различных типов анализа кода и способен проверять уровень защищенности приложений без доступа к их исходному коду. В отчетах о сканировании содержится общая оценка защищенности приложения по пятибалльной шкале, список обнаруженных закладок, известных уязвимостей и ошибок, ранжированных по уровню критичности.

Для участия в исследовании были выбраны каршеринг-сервисы, работающие в Москве и Санкт-Петербурге – «Делимобиль», «Карусель», Яндекс.Драйв, Anytime, BelkaCar, CAR4YOU, CAR5, Carenda, Carlion, Colesa.com, EasyRide, Lifcar, MatreshCar, Rent-a-Ride, RENTMEE, TimCar. Все приложения рассматривались в вариантах для мобильных операционных систем iOS и Android.

Среди Android-приложений первое место по уровню защищенности с большим отрывом от конкурентов занимает «Яндекс.Драйв». Отсутствие известных критических уязвимостей и очень малое количество уязвимостей среднего уровня (на порядок меньше, чем у конкурентов) позволяет говорить о том, что приложение достаточно безопасно как в части защиты данных пользователей, так и в устойчивости к атакам с помощью троянов или известных эксплойтов.

Второе место разделили Anytime, Lifcar и «Карусель», которые показали примерно одинаковый, достаточно высокий результат. Третье место по уровню защищенности занимает приложение Carenda. В коде прочих приложений критические уязвимости встречаются не менее 5 раз, а уязвимости среднего уровня – по несколько сотен раз, что нельзя назвать удовлетворительным уровнем защищенности. Рейтинг замыкают Rent-a-Ride, BelkaCar и CAR5. Более половины каршеринг-приложений под Android уязвимы к атакам типа DoS и DNS spoofing. Примерно в трети случаев наблюдается небезопасное хранение конфиденциальных данных, в том числе паролей. Кроме того, в большинстве рассматриваемых Android-приложений обнаружена такая недекларированная возможность, как специальная учетная запись, прописанная непосредственно в исходном коде.

Каршеринг-приложения под iOS обладают большим числом уязвимостей, чем их аналоги под Android. Здесь наилучшие результаты продемонстрировали Carenda, CAR4YOU, EasyRide, Карусель и Lifcar, а в конце списка оказались BelkaCar, RENTMEE и Anytime. Для iOS-версий приложений характерны такие уязвимости, как слабый алгоритм шифрования, использование буфера обмена и небезопасная аутентификация. Почти во всех рассматриваемых приложениях под iOS также детектировано использование незащищенного протокола HTTP и небезопасное хранение конфиденциальных данных.

При подготовке исследования декомпиляция и деобфускация приложений не производилась. Статический анализ осуществлялся в отношении бинарного кода.

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

Orion soft выпустила Nova AI — ИИ-оптимизированную Nova Container Platform

Компания Orion soft анонсировала новую редакцию своей платформы контейнеризации Nova Container Platform, получившую название Nova AI. Это первое российское Kubernetes-решение, адаптированное под задачи машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ).

По словам разработчиков, Nova AI создана для того, чтобы помочь ИТ-командам и специалистам по данным быстро развертывать инфраструктуру для обучения моделей, запуска LLM-сервисов и инференса, обеспечивая при этом безопасность и совместимость с отечественными операционными системами.

В Orion soft отмечают, что новая версия отвечает на типичные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении МО- и ИИ-проектов:

  • высокая стоимость и дефицит GPU;
  • нехватка квалифицированных MLOps-инженеров;
  • длительное развертывание и настройка инфраструктуры;
  • требования по информационной безопасности и соответствию регуляторам;
  • низкая утилизация ресурсов.

Платформа позволяет оптимизировать использование GPU и снижать нагрузку на оборудование, а также ускоряет создание и выдачу инфраструктуры для команд разработчиков. Nova AI поддерживает развертывание как на физических серверах (bare metal), так и в виртуализированных средах, включая отечественные решения вроде zVirt, и полностью совместима с Astra Linux и РЕД ОС.

Для специалистов по данным платформа предоставляет готовое окружение с инструментами JupyterHub, MLflow, Airflow и MinIO, что позволяет быстрее переходить от экспериментов к эксплуатации.

В Nova AI реализованы встроенные механизмы безопасности: контейнерная защита на базе NeuVector, централизованное управление секретами с помощью StarVault, а также поддержка требований комплаенса и защиты токенов и данных.

По словам руководителя продукта Nova Container Platform Александра Фикса, к платформе сейчас проявляют наибольший интерес промышленные и нефтегазовые компании, банки, ретейлеры и госструктуры. Им важно быстро и безопасно развернуть инфраструктуру для ИИ, снизить расходы на оборудование и перейти от отдельных экспериментов к масштабируемым МО-платформам корпоративного уровня.

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