DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

Пользователь 13o-bbr-bbq опубликовал на GitHub инструмент для автоматизированного тестирования на проникновение (пентест). Инструмент, получивший название Deep Exploit, был представлен на Black Hat USA 2018.

Согласно размещенной информации, DeepExploit связан с Metasploit, и имеет два основных режима:

  1. Intelligence mode (Интеллектуальный режим): DeepExploit идентифицирует статус всех открытых портов на целевом сервере и выполняет эксплойт, применяя машинное обучение;
  2. Режим брутфорс (Brute force mode): DeepExploit поочередно выполняет эксплойты, основываясь на комбинации «Модуль эксплойта — Цель — Пейлоад», учитывая имя продукта и номер порта устройства пользователя.

Ключевыми особенностями DeepExploit являются:

  • Самообучение. DeepExploit может сам учиться методу использования эксплойтов, человеку не нужно готовить данные для обучения.
  • Эффективное выполнение эксплойтов. DeepExploit может «прицельно» атаковать эксплойтами, используя данные, полученные в ходе самообучения.
  • Глубокое проникновение. Если DeepExploit успешно использует эксплойт на целевом сервере, он дополнительно выполняет эксплойт, атакуя другие внутренние серверы.
  • Крайне легкое управление. Все, что вам нужно — ввести одну команду.

Актуальная версия DeepExploit находится в статусе beta, однако она может: собирать разведданные, моделировать угрозы, анализировать уязвимости, эксплуатировать их, составлять отчеты.

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Разработчик и специалист по безопасности Дэвид Дейл выпустил Glassbox — инструмент, который демонстрирует, насколько заметным пользователь выглядит для систем браузерного фингерпринтинга. Спойлер: режим инкогнито здесь не волшебный плащ.

Сервис запускает более 30 проверок и собирает признаки, которыми пользуются рекламные трекеры, антифрод-системы и другие любители узнать посетителя без файлов cookie.

Среди них можно найти Canvas, WebGL, установленные шрифты, функции WebAssembly, доступные API, состояние аутентификации на сторонних сайтах и даже особенности обработки звука.

Почти все вычисления выполняются непосредственно в браузере. Наружу данные не отправляются, за исключением обращения к публичному API для определения геолокации. Пользователь получает сырые результаты проверок и оценку идентифицируемости своего цифрового отпечатка.


Однако разработчик подчёркивает: показатель строится на математической модели, а не на сравнении с реальной базой посетителей. Glassbox суммирует уникальность отдельных признаков, учитывает защитные механизмы браузера и ограничивает результат примерно 33 битами — этого теоретически достаточно, чтобы выделить одного человека среди населения Земли.

В тестах издания The Register рабочий Chrome получил 99% идентифицируемости и оказался предположительно уникальным среди 7,6 млрд браузеров. Tor Browser показал 56%, Firefox — 89%. Но эти цифры не стоит воспринимать как истину в последней инстанции: без серверной статистики Glassbox не знает, насколько редок отпечаток в действительности.

По словам Дейла, лучший способ затеряться — использовать браузер, создающий большую группу одинаково выглядящих пользователей. Чрезмерно настроенная и укреплённая конфигурация может дать обратный эффект: пока вы гордо отключаете двадцатый API, ваш уникальный набор настроек уже машет трекерам рукой.

Разработчик также советует использовать VPN или Tor и закрывать утечки WebRTC.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru