Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Команда исследователей обнаружила способ проверки соблюдения правил конфиденциальности разработчиками приложений для Facebook. Описанный специалистами метод поможет выявить несанкционированную передачу пользовательских данных третьим лицам.

CanaryTrap — так назвали свой способ эксперты из Университета Айовы. В основе CanaryTrap лежит использование так называемых ханитокенов (honeytoken) — поддельных файлов или данных.

Ханитокены (по аналогии с ханипотами) представляют собой фрагменты-приманки, которые ИТ-специалисты могут расставить внутри своей сети. Если к этим фейковым данным и файлам кто-то получает доступ или начинает их использовать, администраторы могут зафиксировать вредоносную активность.

В исследовании сотрудников университета — «CanaryTrap: Detecting Data Misuse by Third-Party Apps on Online Social Networks» — утверждается, что ханитокенами служили уникальные адреса электронной почты, с помощью которых специалисты регистрировали аккаунты Facebook.

После регистрации учётной записи исследователи устанавливали поочерёдно приложения, использовали их в течение 15 минут, а затем просто удаляли из аккаунта.

 

Далее эксперты проверяли входящие ящики подставных электронных ящиков на наличие нового трафика. Если на эти ящики приходило новое письмо, тогда фиксировалась передача пользовательских данных третьим лицам.

Помимо этого, специалисты использовали специальный инструмент от Facebook — «Why Am I Seeing This?»  С его помощью они мониторили использование ханитокенов для целевой рекламы.

 

В общей сумме исследователи проверили 1024 приложения и выяснили, что 16 программ отправляли адрес электронной почты пользователя третьей стороне. Со списком сомнительных приложений можно ознакомиться ниже:

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru