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:

Подпишитесь на новости

ТризТех запатентовала алгоритм классификации трафика для PT NGFW

Компания «ТризТех» получила патент на способ классификации сетевого трафика, который используется в PT NGFW. По словам разработчика, технология помогает сохранять производительность межсетевого экрана при росте числа правил и усложнении политик безопасности.

Задача непростая: каждую сетевую сессию нужно сопоставить с правилами по IP-адресам, портам, протоколам, URL-категориям и пользователям.

Чем больше условий, тем больше работы у процессора. Просто добавлять вычислительные мощности — далеко не единственный выход.

Запатентованный подход позволяет отказаться от последовательного перебора большого количества правил. Для разных признаков создаются отдельные поисковые индексы, а результаты представляются битовыми масками. Затем система объединяет их побитовыми операциями и выбирает подходящее правило с наивысшим приоритетом.

Архитектура также оптимизирована под векторные инструкции, обработку групп данных параллельно. По словам руководителя разработки Алексея Дядина, это снижает вычислительную нагрузку и повышает пропускную способность PT NGFW.

Есть и нюанс: сведения о сессии приходят постепенно. Адреса и порты известны рано, а прикладной протокол или категория URL могут определиться позднее. Если информации недостаточно, система сохраняет контекст и ждёт недостающих данных, избегая ненужных повторных вычислений.

Конкретных результатов сравнительных тестов в сообщении нет: патент фиксирует технический подход, а производительность оценивается на практике. «ТризТех» планирует патентовать и другие разработки для PT NGFW.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru