Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Компания Google анонсировала выпуск OSV-Scanner — бесплатного инструмента автоматизированного поиска уязвимостей, релевантных для конкретного проекта. Новинка позволяет выявить все зависимости, сопоставить список с информацией об известных проблемах, занесенной в базу данных OSV, и определить необходимость патчинга или обновления.

Написанный на Go сканер предоставляет пользовательский интерфейс для доступа к OSV (сводной базе уязвимостей в opensource-проектах, пополняемой Google) и совместим с Linux, macOS и Windows. Для создания списка зависимостей достаточно задать просмотр каталога проекта; можно также вручную вводить путь ко всем файлам манифеста.

Запущенная в прошлом году база уязвимостей OSV изначально включала скромный набор данных, собранных в рамках проекта OSS-Fuzz. В настоящее время платформа OSV.dev поддерживает 16 экосистем, в том числе популярные языки программирования, Linux-дистрибутивы (Debian и Alpine), Android и Linux Kernel.

Количество бюллетеней по безопасности, осевших в репозитории, превысило 38 тысяч (год назад в OSV числилось 15 тыс. записей). Половина зафиксированных уязвимостей приходится на долю Linux и Debian.

 

Сайт OSV.dev был полностью перестроен и теперь может похвастаться более удобным UI и расширенной информацией по каждой уязвимости. В дальнейшем Google планирует улучшить поддержку экосистемы C/C++ (сейчас она бедно представлена) и доработать OSV-Scanner, превратив его в полноценный инструмент управления уязвимостями.

ИИ научился клепать клоны Android-приложений почти за копейки

Нейросети могут за несколько минут изменить Android-приложение, пересобрать его и сохранить работоспособность. Причём цена такой операции начинается с 88 копеек, выяснили специалисты Positive Technologies. Эксперимент провели на 90 приложениях разных категорий.

Вредоносный код исследователи не добавляли: они вносили нейтральное изменение и проверяли, продолжит ли программа работать после вмешательства.

Результат получился неприятный. Закрытые коммерческие модели успешно справились с задачей в 84% попыток, модели с открытыми весами — в 61%. В среднем нейросети требовалось 14 итераций и от пяти с половиной до девяти минут.

 

Стоимость одного успешного результата составила от 0,88 до 40,89 рубля. То есть за несколько тысяч рублей потенциальный злоумышленник может попробовать модифицировать сотню популярных приложений.

На практике вместо безобидной правки в APK можно встроить перехват данных, изменить поведение программы или добавить связь с внешним сервером. Затем поддельную сборку легко выдать за оригинал, улучшенную версию или приложение, которое якобы недоступно в официальном магазине.

 

Распространять такие клоны могут через сторонние каталоги, сайты, мессенджеры и тематические сообщества. Особенно уязвимы пользователи, которые привыкли скачивать APK где придётся.

В Positive Technologies отмечают, что ИИ не изобрёл новый вид атаки, но заметно снизил порог входа. То, что раньше требовало времени и навыков реверс-инжиниринга, теперь можно частично поручить нейросети.

Разработчикам советуют защищать код от анализа и изменения, отслеживать появление неофициальных сборок и закладывать безопасность ещё на этапе разработки. Иначе клон приложения может появиться быстрее, чем команда успеет выпустить очередной патч.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru