URL-рендеринг позволяет фишить пользователей WhatsApp, iMessage, Instagram

URL-рендеринг позволяет фишить пользователей WhatsApp, iMessage, Instagram

URL-рендеринг позволяет фишить пользователей WhatsApp, iMessage, Instagram

Определённая техника рендеринга, по словам специалистов, позволяет киберпреступникам создавать фишинговые сообщения, которые выглядят безобидно. Проблема затрагивает сервисы обмена сообщениями, используемые в Instagram, iMessage, WhatsApp, Signal и Facebook Messenger.

Такой вектор атаки существует из-за багов, приводящих к некорректному отображению URL, которые внедряют управляющие символы Юникода методом коррекции справа налево (Right-To-Left Override, RTLO). Так появляется возможность URI-спуфинга.

Метод RTLO подразумевает, что браузер или мессенджер будет отображать URL-адреса не слева направо, как это обычно бывает, а справа налево. Например, такой подход используется в случае с арабским языком и ивритом.

С помощью этой техники киберпреступники могут подделать ссылки на доверенные и известные домены в сообщениях, отправленных пользователям WhatsApp, iMessage, Instagram, Facebook Messenger и Signal. Например, фишеры могут выдать вредоносные URL за поддомены apple.com или google.com.

 

Соответствующие уязвимости в мессенджерах получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2020-20093 – Facebook Messenger 227.0 и более ранние версии для iOS и 228.1.0.10.116 и более ранние для Android.
  • CVE-2020-20094 – Instagram 106.0 и более ранние версии для iOS и 107.0.0.11 и более ранние для Android
  • CVE-2020-20095 – iMessage 14.3 и более поздние версии для iOS.
  • CVE-2020-20096 – WhatsApp 2.19.80 и более ранние версии для iOS и 2.19.222 и более ранние для Android.

В примере, который показали авторы демонстрационного эксплойта (PoC), google.com используется для маскировки потенциально вредоносного URL:

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru