В платформе VMware для защиты конечных устройств нашли опасную брешь

В платформе VMware для защиты конечных устройств нашли опасную брешь

В платформе VMware для защиты конечных устройств нашли опасную брешь

Егор Димитренко из Positive Technologies выявил уязвимость в одном из компонентов облачной платформы VMware Carbon Black, предназначенной для обеспечения безопасности виртуальных машин корпоративной инфраструктуры. Разработчики уже выпустили патч и поблагодарили специалиста.

Брешь получила идентификатор CVE-2021-21982 и 9,1 баллов по шкале CVSS v3. Баг затрагивал локальное решение, которое связывает VMware vCenter Server (приложение для централизованного управления средами VMware vSphere) и VMware Carbon Black Cloud.

Как пояснил Егор Димитренко, атакующему не нужно проходить аутентификацию, поскольку любой пользователь, имеющий доступ к интерфейсу, может заполучить токен для работы с системой в обход легитимного процесса.

Причина уязвимости кроется в недостаточной проверке доступа к некоторым частям приложения, основанной на механизме черного списка, который является не таким эффективным с точки зрения безопасности, как доступ по белому списку.

«Интерфейс уязвимого приложения, как правило, доступен во внутренней сети организации, но в некоторых случаях открыт для атаки из интернета. Имея токен аутентификации, злоумышленник получает возможность работать в приложении Carbon Black Cloud Workload с максимальными привилегиями», — объясняет Димитренко.

Для устранения уязвимостей необходимо следовать рекомендациям, которые указаны в официальном уведомлении компании VMware.

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