Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

В марте Агентство национальной безопасности (АНБ) США выпустило инструмент под названием Ghidra. Однако никто (включая АНБ) и не предполагал, что этот релиз станет настолько популярен и принесёт такую пользу.

Некоторые аспекты исследования вредоносных программ долгое время требовали немалых вложений от исследователя. Особенно это касалось дорогостоящего программного обеспечения для изучения вредоносов.

Релиз инструмента АНБ Ghidra изменил эту ситуацию, позволив студентам и людям, для кого анализ киберугроз является хобби, принять участие в исследовании ландшафта вредоносных программ.

За эти шесть месяцев Ghidra скачали с GitHub более 500 тыс. раз.

«Мы даже поспорили внутри команды, сколько загрузок будет у нашего инструмента. В результате оказалось, что наши предположения были далеки от истины», — комментирует успех инструмента Брайан Найтон, исследователь АНБ.

Специалистов АНБ также приятно удивило активное участие разработчиков в модификации инструмента и внедрении новых возможностей в Ghidra.

Напомним, что в марте исследователи в области безопасности предупреждали, что недавно опубликованный АНБ инструмент для обратного инжиниринга, получивший название Ghidra, содержит уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код.

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