Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Посторонний пробел в HTTP-ответах, отправляемых веб-серверами, которые находятся под контролем киберпреступников, последние полтора года позволял исследователям Fox-IT достаточно легко идентифицировать эти вредоносные серверы.

А причиной этому стал факт использования злоумышленниками коммерческого инструмента Cobalt Strike, который предназначен для пентестов (тестирования на проникновение).

Одна из задач, которая реализуется за счет использования Cobalt Strike, — осуществление таргетированных атак. Используемая киберпреступниками версия содержала нетипичный лишний пробел, который можно было наблюдать в ответах сервера.

«По иронии судьбы Cobalt Strike, предназначенный изначально для симуляции действий киберпреступников, был взят на вооружение самими киберпреступниками. Среди использующих этот фреймворк злоумышленников можно выделить следующие группы: Navigator/FIN7, APT29», — пишут исследователи Fox-IT.

Вся суть исследования Fox-IT заключалась в изучении коммуникации вредоносного пейлоада с командным сервером C&C. Эксперты отметили наличие лишнего пробела в ответах командных центров. Это позволило «маркировать» все серверы, принадлежащие атакующим.

Однако с января 2019 года ситуация осложнилась выходом новой версии Cobalt Strike (v3.1.3). В ней разработчики избавились от этого бага.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru