XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

XSS-брешь в Tesla Model 3 позволяла изменить информацию об автомобиле

Tesla выплатила эксперту $10 000 за информацию о XSS-уязвимости, которую злоумышленники могли использовать для получения, а возможно, и модификации информации транспортного средства Tesla Model 3.

Этичный хакер из Небраски Сэм Карри проанализировал программное обеспечение, установленное в машинах Tesla Model 3. В результате исследователю удалось выявить XSS-брешь в поле «Name Your Vehicle», которое находится в информационно-развлекательной системе автомобиля.

Карри использовал инструмент XSS Hunter, который как раз помогает исследователям находить уязвимости типа XSS. У XSS Hunter даже предусмотрена специальная панель управления, с помощью которой эксперт может отправлять себе информацию о найденных уязвимых компонентах.

В процессе исследования Карри обратил внимание, что XSS Hunter смогу собрать некую информацию об автомобиле. Судя по всему, эта информация хранится во внутреннем приложении Tesla.

Среди перехваченных данных оказались: идентификационный номер транспортного средства (VIN), скорость, температура, номер версии, информация о наличии или отсутствии блокировки и данные о давлении в шинах.

«Самое интересное — была возможность отправлять автомобилю обновления. Другими словами, можно было изменить конфигурацию машины. Тестировать эту возможность я не стал», — объясняет Карри.

После того как Карри сообщил об уязвимости Tesla, компания присвоила ей самую высокую степень опасности. В течение 12 часов разработчики выпустили патч, а Карри получил свои $10 000.

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