Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook решил открыть исходный код платформы Mariana Trench, с помощью которой разработчики искали уязвимости и баги в Android-версии своих приложений. По словам интернет-гиганта, с помощью Mariana Trench удалось выявить более 50% от общего числа брешей в софте Facebook.

«Mariana Trench разработана для сканирования кодовых баз большого размера. С её помощью можно выявлять потенциальные уязвимости и недочёты приложений до того, как они попадут в релиз», — так описывают платформу сами разработчики.

В сущности, Mariana Trench позволяет девелоперам устанавливать определённые правила для потоков данных, благодаря чему можно выявлять ошибки и потенциальные уязвимости. Такой подход особенно полезен для поиска векторов утечки конфиденциальной информации или возможности внедрить произвольный код.

Потоки данных, нарушающие установленные правила, либо отправляются обратно безопасникам, либо разработчикам. Как отметил сам Facebook, более половины от общего числа выявленных уязвимостей были найдены с помощью Mariana Trench. Речь идёт о дырах в таких приложениях, как Facebook, Instagram, WhatsApp и т. п.

Кстати, эта платформа далеко не первая разработка Facebook, чей исходный код был представлен общественности. До этого интернет-гигант то же самое проделал с Zoncolan и Pysa.

«Есть разница между патчингом и тщательной проверкой, позволяющей убедиться в чистоте кода. Это два разных подхода, каждый из которых требует своих инструментов для реализации», — подчёркивает корпорация.

Доступ к коду Mariana Trench можно получит на GitHub, но Facebook также выпустил Python-пакет в репозитории PyPi.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru