ALPACA — новая форма кросс-протокольных атак против защищённых веб-сайтов

ALPACA — новая форма кросс-протокольных атак против защищённых веб-сайтов

ALPACA — новая форма кросс-протокольных атак против защищённых веб-сайтов

Специалисты в области кибербезопасности рассказали о новом векторе атаки, строящемся на использовании некорректной конфигурации TLS-серверов. В случае успешной эксплуатации злоумышленники могут перенаправить HTTPS-трафик браузера жертвы на другой IP-адрес и потенциально украсть конфиденциальную информацию пользователя.

Сама форма атаки получила имя ALPACA (сокращение от «Application Layer Protocol Confusion - Analyzing and mitigating Cracks in tls Authentication»). Её обнаружили эксперты Рурского Мюнстерского и Падерборнского университетов.

«Атакующие могут перенаправить трафик от одного поддомена другому, при этом сохранится валидная TLS-сессия. Такие вот кросс-протокольные атаки возможны в том случае, когда некорректное поведение одного из сервисов вызывает компрометацию другого протокола прикладного уровня», — говорится в исследовании специалистов.

Как объяснили исследователи, ALPACA существует из-за того, что TLS не привязывает TCP-соединение к протоколу прикладного уровня. Другими словами, это неспособность TLS защитить подлинность TCP-соединения.

Если взять клиент (браузер пользователя) и два сервера приложений, задача вырисовывается следующая: заставить запасной сервер принять данные от клиента и наоборот. При этом клиент использует специальный протокол для открытия защищённого канала (скажем, HTTPS) при взаимодействии с целевым сервером, а подставной сервер может задействовать другой протокол (скажем, FTP) — такие атаки и называются кросс-протокольными.

 

Бороться с кросс-протокольными атаками эксперты предлагают расширениями Application Layer Protocol Negotiation (ALPN) и Server Name Indication (SNI). Дополнительную информацию относительно ALPACA исследователи обещают представить на конференции Black Hat USA 2021 в этом году. Также можно изучить соответствующий код на GitHub.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru