Специалисты описали способ обхода WAF от AWS, Cloudflare, F5, Imperva

Специалисты описали способ обхода WAF от AWS, Cloudflare, F5, Imperva

Специалисты описали способ обхода WAF от AWS, Cloudflare, F5, Imperva

Исследователи указали на новый вектор атаки, который можно использовать для обхода средств фильтрации трафика прикладного уровня (Web Application Firewall, WAF) и проникновения в системы. Воспользовавшись этим вектором, злоумышленники могут в теории добраться до корпоративных данных.

WAF, как известно, являются одним из ключевых элементов защиты, помогающим фильтровать, мониторить и блокировать HTTP(S)-трафик (как входящий в веб-приложение, так и исходящий). Такие файрволы помогают защищаться от атак вида CSRF (межсайтовая подделка запроса) и XSS (межсайтовый скриптинг), а также от SQL-инъекций и т. п.

После ухода зарубежных вендоров мы подготовили материал «Какой отечественный WAF выбрать в рамках импортозамещения». Также на одном из эфиров AM Live мы обсуждали проблему защиты веб-приложений в условиях санкционного давления.

Обход файрволов уровня веб-приложений осуществляется за счёт прикрепления синтаксиса JSON к пейлоадам при SQL-инъекции.

«В этом случае WAF не сможет пропарсить такие пейлоады. Большинство WAF-систем легко детектируют атаки SQLi, однако подсовывание JSON может “ослепить“ файрволы», — объясняет Ноам Мош, исследователь из Claroty.

По словам специалистов, этот способ сработал против WAF от Amazon Web Services (AWS), Cloudflare, F5, Imperva и Palo Alto Networks. На данный момент вендоры устранили эту лазейку со свежими обновлениями.

 

В Claroty предупредили, что киберпреступники, обойдя WAF, смогут пробраться в корпоративную среду и развить атаку уже оттуда.

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