Мошенники могут внести изменения в подписанный PDF без ведома создателя

Мошенники могут внести изменения в подписанный PDF без ведома создателя

Мошенники могут внести изменения в подписанный PDF без ведома создателя

Исследователи из Рурского университета в Бохуме доказали, что содержимое PDF-документа, заверенного цифровой подписью, можно скрытно изменить. Проведение вредоносной атаки допускали больше двух десятков популярных приложений; угроза устранена только в продуктах Adobe, LibreOffice и Foxit.

Использование цифровой подписи в качестве удостоверения подлинности документа — довольно обычная практика в бизнесе. После подписания в документ можно внести некоторые изменения — заполнить форму, добавить ремарку или еще одну подпись. Исследование показало, что спецификации PDF несовершенны и позволяют злоупотребить этой возможностью.

Чтобы удостовериться в правильности своего вывода, университетские исследователи разработали два вида атаки: Evil Annotation (добавление вредоносной аннотации) и Sneaky Signature (добавление стороннего контента вместо подписи).

Первая возможна из-за отсутствия в спецификациях ограничений на содержимое аннотаций FreeText, Redact и Stamp. Их можно использовать для внесения в документ картинки или нового текста, искажающего общий смысл, притом без ведома создателя файла. Также было обнаружено, что 11 из 28 предусмотренных PDF аннотаций позволяют скрыть вредоносный контент внутри подписанного документа.

Вторая атака (Sneaky Signature) позволяет, к примеру, внести изменения в контракт, уже подписанный одной из сторон. Как оказалось, другие партнеры при подписании документа могут добавить пустое поле и заполнить его произвольной информацией.

«Если заверенный документ открыт в обычном PDF-приложении, добавить подпись можно только в пустые поля, которые с этой целью оставил автор, — поясняют (PDF) исследователи. — Создать дополнительные поля для подписи в такой программе, как правило, невозможно. Однако спецификации [PDF] этого не запрещают. Использование специального фреймворка вроде Apache PDFBox2 позволит разместить в любом месте документа пустое поле для подписи и заполнить его по своему усмотрению».

Тестирование 26 широко используемых инструментов для работы с PDF показало, что 24 из них в той или иной мере уязвимы к названным атакам. Надежную защиту обеспечивают только PDF Editor 6 Pro and PDFelement Pro.

Исследователи не преминули отметить, что привнесенные злоумышленником изменения можно будет впоследствии выявить сравнением файлов. Однако к этому моменту дело будет сделано — к примеру, обманщик скроется деньгами, которые он украл, подменив платежные реквизиты в накладной или контракте.

В продуктах Adobe была обнаружена еще одна уязвимость, позволяющая скрытно внедрить вредоносный код в PDF, снабженный подписью. Согласно политике разработчика, в таких документах разрешено выполнение привилегированных JavaScript в том случае, когда приложение доверяет сертификату, которым подписан файл.

Специалисты Adobe залатали эту брешь в ноябре. Патчи получили также многие другие протестированные программы; некоторые вендоры не отозвались на уведомление (полный список опубликован на сайте, специально созданном университетскими исследователями).

Результаты исследования будут представлены сегодня, 26 мая, на очередной конференции IEEE по безопасности и приватности, проводимой онлайн.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru