Uber игнорирует уязвимость, позволяющую отправлять письма с Uber.com

Uber игнорирует уязвимость, позволяющую отправлять письма с Uber.com

Uber игнорирует уязвимость, позволяющую отправлять письма с Uber.com

Уязвимость почтовой системы Uber позволяет практически любому отправлять электронные письма от лица сервиса поиска, вызова и оплаты такси. Эксперты в области кибербезопасности предупреждают, что злоумышленники могут использовать эту брешь для рассылки писем тем 57 млн пользователей и водителей, чьи данные утекли в 2016 году.

Суд по всему, представители Uber в курсе данной проблемы, однако американская корпорация решила пока игнорировать уязвимость. Первым баг почтовой системы обнаружил Сиф Элсаллами, независимый исследователь.

Если киберпреступники воспользуются брешью, у них появится возможность отправлять электронные письма с серверов Uber. При этом такие письма будут выглядеть абсолютно легитимно и обойдут любые спам-фильтры.

В качестве подтверждения подобной эксплуатации Элсаллами отправил тестовой письмо сотрудникам издания BleepingComputer. После этого стало понятно, что обычный пользователь никогда не сможет отличить такую корреспонденцию от официальных писем Uber.

 

В демонстрационном имейле исследователь попросил получателя предоставить данные своей банковской карты. Если бы такое письмо получил неподготовленный пользователь, он почти наверняка предоставил бы запрашиваемую информацию.

Элсаллами уведомил об уязвимости американскую корпорацию через HackerOne, однако его сообщение отклонили, поскольку оно находится «вне рамок» программы по поиску проблем в безопасности.

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