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.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru