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

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru