Перейти к содержанию

Главные риски приложений с открытым исходным кодом | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

Открытый исходный код стал тенденцией в ИТ-компаниях, а затем — и во многих крупных организациях. Возможность переиспользовать и самостоятельно дополнять код, исправлять ошибки создает условия для быстрых инноваций и снижения расходов.

Но есть у Open Source и присущие именно ему негативные особенности, которые связаны с размытой ответственностью за создание и сопровождение этого кода. Эксперты Endor Labs провели систематический анализ этих рисков с привлечением CISO и CTO двух десятков крупных ИТ-компаний, и вот какие приоритеты выстроила эта группа экспертов.

Известные уязвимости

Самым существенным риском были признаны уязвимости как в самом проекте Open Source, так и в его зависимостях, то есть внешних компонентах Open Source, которые загружаются и используются этим проектом. Именно уязвимости в зависимостях могут породить масштабные проблемы для десятков крупных коммерческих пакетов ПО, как это было со скромным компонентом логирования — Apache Log4j (CVE-2021-44228).

Меры защиты. Регулярно сканируйте свои приложения на известные уязвимости, включая уязвимости в прямых и косвенных зависимостях. Оперативно применяйте доступные исправления. Для оптимизации ресурсов компании патчи можно приоритизировать, опираясь на серьезность ошибки и вероятность эксплуатации в конкретном используемом ПО.

 

View the full article

Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Оооой, мой любимый Стен снова взялся за ручку. При этом повторяет те же тезисы, что в прошлый раз. Господи божечки, ну нельзя же быть настолько ненавистником СПО. В этот раз человек сослался на Endor Labs. Если кто не знает (никто не знает, я уверен, я сам не знал), кто это - это фирмочка, которая появилась буквально вчера: основана в 2021 году. И единственная её задача - сопровождать зависимости в ваших проектах, которые вы тянете из СПО. А значит что нужно? Нужно нагнать страху, что зависимости из СПО могут принести проблем. Какой ещё вывод может сделать фирма, которая продаёт это решение?

Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
Ответить в этой теме...

×   Вставлено с форматированием.   Вставить как обычный текст

  Разрешено использовать не более 75 эмодзи.

×   Ваша ссылка была автоматически встроена.   Отображать как обычную ссылку

×   Ваш предыдущий контент был восстановлен.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставлять изображения напрямую. Загружайте или вставляйте изображения по ссылке.

  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Занимающиеся фишингом киберпреступники все чаще отдают предпочтение сложным целевым атакам. Помимо использования для своих нужд разнообразных легитимных онлайн-сервисов, они применяют и методы социальной инженерии, чтобы убедить жертву перейти по ссылке. Недавно мы обнаружили очередную нестандартную многоступенчатую фишинговую схему, о которой стоит как минимум предупредить сотрудников, работающих с финансовой документацией.
      Первое письмо
      Начинается атака с того, что на почтовый адрес жертвы падает письмо от имени реально существующей аудиторской фирмы. В нем сообщается, что отправитель пытался прислать аудированный финансовый отчет (то есть отчет с результатами финансовой проверки), но он оказался слишком большим для почты и потому его пришлось загрузить в Dropbox. Следует отметить, что письмо отправляется с реального адреса на почтовом сервере компании (скорее всего, доступ к ящику захвачен атакующими).
        Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      В первой части фильма «Пятый элемент» есть фоновый эпизод, призванный продемонстрировать антиутопичность мира будущего: умное такси Корбина Далласа штрафует его за нарушение правил и аннулирует лицензию. Тогда это казалось фантастической выдумкой, а в наши дни постепенно становится реальностью. Но обо всем по порядку.
      Не так давно мы рассказывали о том, насколько опасны современные автомобили с точки зрения количества данных, собираемых ими о своих владельцах. А недавно появилось расследование, которое иллюстрирует, во что эта потенциальная опасность может вылиться для водителей на практике.
      Выяснилось, что автопроизводители через специализированных дата-брокеров уже вовсю продают данные телеметрии страховым компаниям, которые на основании этих данных увеличивают стоимость страховки за недостаточно аккуратное вождение. Ну а самая серьезная неприятность в том, что владельцев автомобилей не очень-то об этом предупреждают. Рассказываем обо всем этом подробнее.
      Геймификация аккуратного вождения с далеко идущими последствиями
      Все началось с того, что американские владельцы автомобилей, произведенных компанией General Motors (ей принадлежат бренды Chevrolet, Cadillac, GMC и Buick), стали замечать, что цены на страховку авто для них значительно выросли по сравнению с предыдущим периодом страхования. Как оказалось, причиной такого роста стали досье, составленные на водителей компанией LexisNexis. Это брокер данных, работающий с автостраховщиками и обычно поставлявший им информацию об авариях и штрафах водителей. Однако у заметивших подорожание страховки водителей не было истории аварий или значительных нарушений!
      Выяснилось, что в досье, составленных LexisNexis, содержалась подробная информация обо всех поездках, совершенных на страхуемом автомобиле, включая время старта и финиша, продолжительность, дистанцию и — самое главное — все случаи резкого набора скорости и торможения. Собственно, эти данные и стали основанием для страховщиков повысить страховые премии — за недостаточно аккуратное вождение. Где же дата-брокер взял настолько подробную информацию?
      Оказалось, эти данные были собраны с помощью OnStar Smart Driver. Так называется функция геймификации безопасного вождения, встроенная в автомобили General Motors и мобильные приложения принадлежащих ей брендов: myChevrolet, myCadillac, myGMC и myBuick. Эта функция ведет учет резких ускорений и торможений, превышений скорости и прочих опасных событий и дает виртуальные награды за аккуратное вождение.
      Функция геймификации безопасного вождения OnStar Smart Driver встроена в мобильные приложения General Motors — myChevrolet, myCadillac, myGMC и myBuick. Источник
      Причем, судя по рассказам владельцев автомобилей, далеко не все из них включали эту функцию самостоятельно — в ряде случаев ее включал для них автодилер. Отдельно стоит отметить, что приложения не предупреждали пользователей в явном виде о том, что собранные OnStar Smart Driver данные могут быть переданы дата-брокеру, работающему со страховыми компаниями.
      Не увенчались успехом и попытки найти четкие предупреждения о данном факте как в тексте условий использования мобильных приложений General Motors, так и в положении о конфиденциальности, опубликованном на сайте OnStar. В нем содержится уведомление о возможности передачи собранных данных третьей стороне, но страховщики в явном виде в списке не указаны, и вообще он сформулирован максимально расплывчато.
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Недавно вышедшие отчеты экспертов «Лаборатории Касперского», посвященные статистике сервиса мониторинга и реагирования (MDR) и сервиса реагирования на инциденты (IR) за 2023 год, показывают, что в большинстве наблюдавшихся кибератак применяется всего несколько техник, повторяемых из раза в раз. Они встречаются как в атаках, доведенных до конца и приведших к ущербу, так и в инцидентах, остановленных на ранних стадиях. Мы решили перечислить эти техники, опираясь на классификацию ATT&CK, и обобщить рекомендации экспертов по их нейтрализации. С частотой применения каждой техники и конкретными примерами можно ознакомиться в самих отчетах.
      Эксплуатация публично доступных приложений
      Техника ATT&CK: T1190, тактика ТА0001 (первоначальный доступ)
      Что это: использование уязвимостей в одном из приложений организации, доступных через Интернет. Наиболее популярны атаки на веб-серверы, серверы Exchange и баз данных, а также на точки подключения VPN. Также злоумышленники активно ищут и эксплуатируют находящиеся в открытом доступе панели управления IT-инфраструктурой — от серверов SSH до SNMP.
      Как защититься: отдавайте приоритет обновлению ПО на периметре сети, а также используйте дополнительные меры защиты для сервисов на периметре. Закрывайте порты управления от доступа извне. Регулярно сканируйте внешний периметр в поисках уязвимостей и просто приложений, внешний доступ к которым предоставлен случайно и должен быть отозван. Устанавливайте агенты EDR и средства защиты, в том числе на серверы приложений.
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      В сотовых M2M-модемах Telit Cinterion были обнаружены несколько серьезных уязвимостей, включая возможность удаленного выполнения произвольного кода (RCE) посылкой SMS-сообщений. Эти модемы используются в миллионах разнообразных устройств и систем, предназначенных как для пользовательского сегмента рынка (платежные терминалы, банкоматы, автомобили), так и для здравоохранения, финансового сектора, телекоммуникации, промышленности и многих других целей. Рассказываем подробнее о выявленных уязвимостях и о том, как от них можно защититься.
      Критические уязвимости в модемах Cinterion
      В общей сложности эксперты Kaspersky ICS-CERT обнаружили в модемах Telit Cinterion семь уязвимостей нулевого дня:
      CVE-2023-47610 / KLCERT-23-018: с помощью отправки особым образом созданных SMS атакующий получает возможность удаленного выполнения кода (RCE) в системе. CVE-2023-47611 / KLCERT-22-216: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе повысить их до уровня «manufacturer» (производитель). CVE-2023-47612 / KLCERT-22-194: имея физический доступ к устройству, атакующий получает возможность чтения и записи любых файлов и папок в системе, включая скрытые. CVE-2023-47613 / KLCERT-22-211: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе совершить побег из виртуальной папки и получить доступ к чтению и записи защищенных файлов. CVE-2023-47614 / KLCERT-22-210: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе обнаружить скрытые виртуальные пути и имена файлов. CVE-2023-47615 / KLCERT-22-212: позволяет атакующему с низкими привилегиями в системе получить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. CVE-2023-47616 / KLCERT-22-193: имея физический доступ к устройству, атакующий может получить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. Наибольшую опасность представляет собой первая уязвимость из этого списка (CVE-2023-47610). В числе прочего эта уязвимость позволяет манипулировать памятью и флеш-накопителем модема, что в итоге дает возможность получить полный контроль над системой. При этом для атаки не требуется ни физический доступ к устройству, ни аутентификация на нем.
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Для того чтобы найти человека, Диоген, как известно, использовал фонарь — философ полагался исключительно на оптические методы распознавания. Современные же ученые предлагают применять для этих целей сигнал Wi-Fi. Если быть точным, то методика, разработанная тремя исследователями из Университета Карнеги-Меллона, использует сигнал обычного домашнего Wi-Fi-роутера для того, чтобы достаточно точно распознавать не только местоположение, но и позы людей в помещении.
      Почему Wi-Fi? Для этого есть несколько причин. Во-первых, в отличие от оптического распознавания, радиосигнал отлично работает в темноте и ему не мешают мелкие препятствия вроде мебели. Во-вторых, это дешево, чего нельзя сказать о лидарах и радарах, которые в целом тоже способны справиться с задачей. В-третьих, Wi-Fi уже повсеместно распространен — бери и пользуйся. Остается понять, насколько этот метод рабочий и чего с его помощью можно достичь, — давайте же в этом разберемся.
      DensePose: методика распознавания человеческих поз на изображениях
      Начать, впрочем, придется немного издалека — сперва следует разобраться с тем, как в целом работает точное распознавание человеческого тела и его позы. В 2018 году другая группа ученых представила методику под названием DensePose. С ее помощью они успешно распознавали человеческие позы на фотографиях — сугубо на основе двумерных картинок, без использования данных о третьей координате — глубине.
      Вот как это работает. Для начала модель DensePose ищет на изображениях объекты, которые распознаются как человеческие тела. Далее эти объекты разделяются на отдельные участки, которые сопоставляются с теми или иными частями тела — каждая из них обрабатывается отдельно. Такой подход используется потому, что разные части тела двигаются очень по-разному: например, голова и торс ведут себя совсем не так, как руки и ноги.
       
      Посмотреть статью полностью
×
×
  • Создать...