Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Группа специалистов из австралийских и израильских университетов смогла провести успешную атаку по сторонним каналам на CPU. В итоге у экспертов получилось извлечь данные из Google Chrome и других Chromium-браузеров, в которых реализована функция Site Isolation (изоляция сайтов).

Новый вектор атаки получил имя Spook.js, исследователи сравнивают его с печально известными Meltdown и Spectre, которые в 2018 году продемонстрировали миру уязвимость современных процессоров.

В попытке защитить пользователей от подобных кибератак разработчики Google Chrome добавили в браузер новую функцию — Site Isolation. Смысл этого защитного слоя заключается в ограничении действия кода JavaScript, с помощью которого можно было красть данные пользователя из других активных вкладок.

Тем не менее свежее исследование показало, что текущая реализация функции Site Isolation недостаточно защищает пользовательские данные. Несмотря на чёткое разграничение доменов вроде example.com и attacker.com, изоляция сайтов игнорирует этот принцип в случае с поддоменами — attacker.example.com или login.example.com.

Описанный вектор атаки Spook.js использует этот изъян в Site Isolation, о котором Google, кстати, знает. Тем не менее разработчики ничего не могут сделать, поскольку разграничение JavaScript на уровне поддоменов негативно скажется на работе 13,4% веб-сайтов в Сети.

По словам специалистов, им удалось разработать специальный инструмент на JavaScript, который осуществляет атаки вида Spectre на Chrome и другие интернет-обозреватели, основанные на Chromium. Spook.js работает с процессорами Intel, AMD и даже Apple M1.

Демонстрацию эксплуатации данного сценария специалисты опубликовали на YouTube:

Киберпреступники могут использовать Copilot и Grok как сервер управления

ИИ-ассистенты с доступом к вебу можно использовать как «посредников» для управления заражёнными компьютерами. К такому выводу пришли исследователи Check Point, показав, как Grok и Microsoft Copilot могут быть задействованы в схеме командного сервера (C2) атакующих.

Идея простая, но изящная. Вместо того чтобы вредоносная программа напрямую связывалась с сервером злоумышленника (что часто отслеживается и блокируется), она обращается к веб-интерфейсу ИИ.

А уже тот по инструкции запрашивает нужный URL и возвращает ответ в своём тексте. В итоге ИИ становится своеобразным «ретранслятором» между атакующим и заражённой машиной.

В демонстрационном сценарии Check Point использовала компонент WebView2 в Windows 11, он позволяет встроить веб-страницу прямо в приложение. Исследователи создали программу на C++, которая открывает WebView с Grok или Copilot и передаёт ассистенту инструкции. Даже если WebView2 отсутствует в системе, злоумышленник может доставить его вместе с вредоносной программой.

 

Дальше схема выглядит так: атакующий размещает на своём сервере зашифрованные данные или команды. Вредонос обращается к ИИ и просит, например, «получить и суммировать содержимое страницы». Ассистент возвращает ответ, а зловред извлекает из текста нужные инструкции. В обратную сторону можно передавать и украденные данные — также в зашифрованном виде.

 

Так создаётся двусторонний канал связи через легитимный ИИ-сервис. Поскольку обращения идут к доверенному ресурсу, системы фильтрации трафика могут не заподозрить ничего необычного.

Примечательно, что в PoC не требовались ни API-ключи, ни учётные записи. Это усложняет блокировку: нельзя просто «отозвать ключ» или заблокировать аккаунт, как в случае злоупотребления облачными сервисами.

Исследователи отмечают, что у платформ есть механизмы защиты от явно вредоносных запросов. Однако их можно обойти, если передавать данные в виде зашифрованных фрагментов с высокой энтропией — тогда для ИИ это просто «бессмысленный текст», который он честно перескажет или обработает.

В Check Point подчёркивают, что использование ИИ как C2-прокси — лишь один из возможных сценариев злоупотребления. Теоретически модели могут применяться и для анализа окружения жертвы: стоит ли продолжать атаку, какие действия менее заметны и т. д.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru