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.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru