Google устранила опасную уязвимость в Java-клиенте OAuth

Google устранила опасную уязвимость в Java-клиенте OAuth

Google устранила опасную уязвимость в Java-клиенте OAuth

В прошлом месяце Google выпустила новую сборку клиентской Java-библиотеки, обеспечивающей авторизацию по протоколу OAuth. В продукте закрыта уязвимость, эксплуатация которой позволяет подменить токен для доступа к API и развернуть на атакуемой платформе полезную нагрузку по своему выбору.

Степень опасности проблемы CVE-2021-22573 в Google оценили в 8,7 балла по шкале CVSS. Автору находки было выплачено $5 тыс. в рамках программы bug bounty.

Согласно официальному описанию, причиной появления уязвимости является неадекватная верификация криптографической подписи токенов — удостоверения провайдера полезной нагрузки. В результате автор атаки сможет предъявить скомпрометированный токен с кастомным пейлоадом, и тот успешно пройдет проверку на стороне клиента.

Использование кода OAuth-библиотеки Google позволяет приложению или юзеру войти в любой веб-сервис, поддерживающий этот протокол авторизации. Во избежание неприятностей пользователям рекомендуется обновить пакет google-oauth-java-client до версии 1.33.3.

OAuth-авторизация пользуется большой популярностью у веб-серферов. Протокол избавляет от необходимости доверять приложению логин и пароль, а также позволяет сократить число аккаунтов в Сети, то есть аудиторию с доступом к персональным данным.

К сожалению, спецификации OAuth не предусматривают обязательных функций безопасности, и надежность в этом плане всецело зависит от усилий разработчика, реализующего эту технологию. Небрежная защита клиентского приложения или сервиса с поддержкой OAuth провоцирует атаки и грозит утечкой конфиденциальных данных.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru