Веб-атака gesture jacking похожа на кликджекинг, но надежнее

Веб-атака gesture jacking похожа на кликджекинг, но надежнее

Веб-атака gesture jacking похожа на кликджекинг, но надежнее

Обман пользователя по методу gesture jacking позволяет перехватить нажатие кнопки на веб-странице и перенаправить поданный через браузер запрос на другой сайт, пока пользователь давит на клавишу.

Новый вектор атаки, по сути, представляет собой вариант кликджекинга, он же UI redress (переадресация интерфейса). Обнаруживший его эксперт Amazon назвал свою находку cross window forgery (дословно: межоконный подлог). Ознакомившись с новой угрозой, Эрик Лоуренс (Eric Lawrence) из Microsoft решил, что gesture jacking (перехват жеста) будет точнее.

Автору атаки лишь нужно убедить визитера нажать и удержать клавишу ввода или пробела при посещении сайта с вредоносным скриптом. Этот жест будет воспринят как разрешение для всплывающего окна и приведет к активации кнопки на целевой странице.

Если в результате будет выполнен вход или перевод денег, последствия для жертвы могут оказаться необратимыми. И браузерный блокировщик всплывающих окон в этом случае не спасет: он прибивает только те окна, которые открываются самопроизвольно.

Добиться от посетителя нужного жеста можно с помощью встроенного интерактивного элемента, который выводит, к примеру, такое сообщение: «Нажмите и удерживайте клавишу ввода, чтобы продолжить».

 

Подобные атаки возможны из-за того, что браузеры при обработке URL с фрагментом (идентификатором после знака «#») автоматически прокручивают страницу до первого элемента с совпадающим по значению ID и устанавливают фокус. В итоге клавиатурный ввод направляется этому элементу.

 

«Атака gesture-jacking более надежна [в сравнении с кликджекингом], так как при этом не нужно тщательно позиционировать окна, рассчитывать время клика и учитывать особенности настройки дисплея пользователя», — отметил в своем блоге Лоуренс.

Кликджекинг может использоваться для накрутки кликов в реферальной программе, раздачи вредоносов, кражи учетных данных. Сбор лайков в соцсети таким методом даже получил отдельное название — лайкджекинг.

Разработчики браузеров пытаются бороться с этой неистребимой проблемой. Компания Google, например, ввела опцию принудительной загрузки страниц без фокуса на указанных в URL фрагментах. В Mozilla обсуждают такую возможность, но пока обходятся патчами (CVE-2023-34414, CVE-2023-6206), хотя это вряд ли уязвимость — скорее фича.

Веб-разработчики тоже могут внести свою лепту: не добавлять ID-атрибуты кнопкам высокой степени риска или рандомизировать значения при каждой загрузке страницы. Можно также предусмотреть для таких страниц механизм, подобный редиректу, чтобы фрагменты в URL сбрасывались.

Хорошо помогает запрет демонстрации страниц в фреймах через настройки Content Security Policy. Использование опции frame-ancestors позволит контролировать список URL прямых родителей по DOM, которым разрешено использовать контейнеры <frame>, <iframe>, <object>, <embed>. Как вариант, можно организовать спецпроверки (размер окна при загрузке контента, длительность подачи запроса через клавиатурный ввод) и активировать элементы интерфейса на страницах лишь по сигналу об отсутствии угрозы.

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