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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru