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.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru