GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

Сервис GitHub, обеспечивающий хостинг для ИТ-проектов, сообщил о неизвестном киберпреступнике или группе киберпреступников, которые используют украденные OAuth-токены для загрузки внутренних данных ряда организаций.

Как известно, токены доступа OAuth часто используются приложениями и веб-сервисами для доступа к определённым данным и взаимодействия друг с другом без необходимости передавать учётные данные.

«Атакующие использовали пользовательские OAuth-токены, которые были выпущены для двух сторонних интеграторов — Heroku и Travis-CI. С их помощью злоумышленники загружают данные десятков организаций», — пишет Майк Хенли, специалист GitHub.

На 15 апреля список затронутых OAuth-приложений выглядел так:

  • Heroku Dashboard (ID: 145909);
  • Heroku Dashboard (ID: 628778);
  • Heroku Dashboard – Preview (ID: 313468);
  • Heroku Dashboard – Classic (ID: 363831);
  • Travis CI (ID: 9216).

В GitHub уточнили, что киберпреступники получили токены не в результате взлома систем компании, поскольку хостер ИТ-проектов не хранит их в пригодных для использования форматах. Помимо этого, Хенли отметил, что злоумышленники могут анализировать контент закрытых репозиториев.

Напомним, что на прошлой неделе GitHub начал блокировать аккаунты российских разработчиков и компаний, что уже затронуло крупные кредитные организации «Сбер», «Альфа-банк» и другие.

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