Поисковые боты Apple раскрывали внутренние IP-адреса

Поисковые боты Apple раскрывали внутренние IP-адреса

Исследователь в области кибербезопасности обнаружил странное поведение поисковых ботов Apple: из-за некорректно сконфигурированного прокси-сервера эти боты раскрывали внутренние IP.

Эксперт обратил внимание на утечку адресов во время сканирования ботами серий его подкаста. Странно, что Apple потребовалось чуть более девяти месяцев на устранение недочёта.

Поисковые боты Apple, получившие название Applebot, сканируют Сеть в поисках контента для пользователей устройств корпорации из Купертино. Согласно информации, размещённой на официальном сайте техногиганта, Siri и Spotlight используют ботов для своей работы.

Однако Дэвид Кумбер, ИБ-специалист и ведущий собственного подкаста, обнаружил, что боты Apple используют прокси-сервер, сливающий внутренние IP-адреса корпорации. Как отметил Кумбер, проблема крылась в заголовках Via и X-Forwarded-For, которые отправлял Applebot.

Исследователь привёл пример такого заголовка:

17.X.X.X "HEAD /mixes/podcast.jpg HTTP/1.1" 301 "iTMS" "1.1 pv50XXX.apple.com (proxy product)" "X.X.X.12"

По словам Кумбера, Apple потребовалось девять месяцев на устранение бага. Он сообщил купертиновцам о проблеме 21 декабря 2019 года, а утечку прикрыли 29 сентября 2020 года. При этом специалист явно недоумевает, почему так долго.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru