Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Стартовал поиск XSS в сервисах Яндекса в рамках Охоты за ошибками

Компания «Яндекс» объявила новый конкурс в рамках программы «Охота за ошибками» (bug bounty). Участникам предстоит до 31 января искать XSS-уязвимости в различных сервисах; максимальный размер выплат за находки составит 500 тыс. рублей.

Злоумышленники обычно используют возможности XSS (межсайтового скриптинга) для обхода защиты, внедрения вредоносного кода в страницы сайтов, угона аккаунтов. В случае выявления такой уязвимости «Яндекс» обещает устранить ее в приоритетном порядке и в сжатые сроки.

Размеры выплат за XSS всех типов для конкурсантов увеличены в несколько раз. При этом, как и прежде, будут учитываться критичность уязвимости, сложность эксплойта и возможные последствия с точки зрения безопасности данных пользователей и партнеров.

 

Для поиска уязвимостей участники конкурса должны использовать исключительно собственные тестовые аккаунты. Пытаться получить доступ к данным других пользователей запрещено.

Объекты поиска и особенно интересующие «Яндекс» способы межсайтового скриптинга перечислены в новом разделе сайта «Охота за ошибками».

В минувшем августе в рамках bug bounty «Яндекса» был проведен конкурс на отлов уязвимостей типа IDOR (insecure direct object references, небезопасная прямая ссылка на объект) и технических ошибок, открывающих доступ к конфиденциальной информации. Суммы вознаграждений тоже были временно повышены — до 2,8 млн рублей.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru