Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Разработчики криптовалюты Monero вчера выпустили патч, который устраняет серьезную уязвимость в коде платформы. Используя этот недостаток безопасности, злоумышленники могли незаконно получить средства криптовалютных бирж. Проблема крылась в том, как биржевые платформы Monero обрабатывали входящие транзакции.

О баге стало известно, когда пользователь задал теоретический вопрос на форуме Reddit в ветке, посвященной Monero. Пользователь спрашивал — что случится, если кто-то отправит множество транзакций на stealth-адрес (адрес-невидимка).

В криптовалютном мире адреса-невидимки используются для создания дополнительного уровня конфиденциальности. Отправляющий средства пользователь может указать получателю создать одноразовый адрес-невидимку. Этот адрес передает по цепочке средства на реальный адрес получателя.

Разработчики Monero, пытаясь ответить на вопрос пользователя, осознали, что коде присутствует серьезная уязвимость, которая затрагивает процесс обработки адресов-невидимок. Злоумышленник мог заставить биржу создать адрес-невидимку, а затем отправить одну монету Monero (XMR) 1000 раз.

Затем атакующий получал эквивалентную этому сумму в другой цифровой валюте — Bitcoin. Таким образом, если бы киберпреступники обнаружили этот баг первыми, они смогли бы вывести огромное количество средств буквально за считанные секунды.

С выпуском версии кода v0.12.3.0 уязвимость была устранена.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru