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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru