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.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru