В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own, ежегодного состязания хакеров, специалистам удалось заработать в общей сложности $195 000 за обнаружение уязвимостей в телевизорах, маршрутизаторах и смартфонах. Напомним, что в этом году Pwn2Own проходит в Токио.

Организатором этого мероприятия уже который год выступает проект Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI). Для исследователей предусмотрены вознаграждения — выделили сумму в $750 000.

По условиям конкурса, хакеры должны создать рабочие эксплойты для уязвимостей в 17 системах.

«Подошёл к концу первый день Pwn2Own Токио 2019. В общей сложности за этот день мы выплатили $195 000 за 12 уязвимостей. Экспертам удалось девять раз успешно пробить защиту семи устройств, принадлежавших пяти категориям», — говорится в посте ZDI.

Таким образом, Амат Кама и Ричард Чжу из команды Fluoroacetate заработали $15 000 за взлом Sony X800G TV. Специалисты использовали JavaScript-уязвимость чтения за пределами границ во встроенном браузере.

В теории атакующий мог бы использовать эту брешь для установки шелла на устройстве. Понадобилось бы только заманить жертву на определённый вредоносный сайт.

Помимо этого, Кама и Чжу получили $60 000 за взлом устройства Amazon Echo. Ещё $15 000 — за компрометацию Samsung Q60 TV.

Не обошлось и без эксплойтов для смартфонов. Команда Fluoroacetate положила себе в карман $20 000 за уязвимость в Xiaomi Mi9. Согласно описанному исследователями сценарию, заманив пользователя на определённый ресурс, можно извлечь фотографии с этого смартфона.

Ещё $30 000 Чжу и Кама получили за атаку, в ходе которой удалось украсть картинку с Samsung Galaxy S10. Для этого эксперты задействовали NFC.

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