09 Мар, 2023

Небезопасная генерация случайности

Vulnerability Assessment as a Service (VAaaS)

Tests systems and applications for vulnerabilities to address weaknesses.

Небезопасная генерация случайности - это уязвимость, возникающая, когда программные системы генерируют непредсказуемые данные или числа ненадежным или предсказуемым способом, что облегчает злоумышленникам прогнозирование и использование слабых мест в системе безопасности. Эта уязвимость важна для веб-безопасности, безопасности Android и iOS, поскольку ее можно использовать для обхода механизмов аутентификации, доступа к конфиденциальным данным или получения контроля над уязвимой системой.

Случайность является важным элементом в криптографических системах, которые защищают конфиденциальные данные путем генерации уникальных ключей и кодов. Небезопасная генерация случайности может привести к получению слабых или предсказуемых ключей шифрования, что облегчает злоумышленникам расшифровку конфиденциальной информации. Например, если веб-приложение использует предсказуемый шаблон для генерации идентификаторов сеанса, злоумышленник может легко угадать следующий действительный идентификатор сеанса и перехватить сеанс пользователя.

Небезопасная генерация случайности может представлять серьезный риск для организаций, поскольку это может привести к утечке данных, потере конфиденциальной информации и ущербу репутации. Злоумышленники могут использовать эту уязвимость для проведения различных атак, таких как перехват сеанса, подделка межсайтовых запросов и повышение привилегий. Организации должны серьезно отнестись к этой уязвимости и определить приоритетность мер по снижению ее риска.

В целом, небезопасная генерация случайности - это уязвимость высокого риска, которую организации должны устранить для защиты своих систем и данных. Правильная реализация криптографических алгоритмов, методов генерации случайных чисел и регулярные оценки уязвимостей могут помочь снизить риск использования этой уязвимости злоумышленниками.

Примеры уязвимого кода на разных языках программирования

Python:

Этот код Python использует random модуль для генерации случайного числа от 0 до 100. Тем не менее, randint функция в этом модуле не подходит для криптографических целей, поскольку она генерирует предсказуемые случайные числа. Это может привести к уязвимостям в криптографических системах, которые полагаются на непредсказуемые случайные числа.

				
					import random

def insecure_random():
    return random.randint(0, 100)

print(insecure_random())

				
			

JavaScript:

Этот код JavaScript использует Math.random() функция для генерации случайного числа. Тем не менее, Math.random() функция генерирует псевдослучайные числа, которые не подходят для криптографических целей. Это может привести к уязвимостям в веб-приложениях, которые используют случайные числа в целях безопасности, таких как токены сеанса или токены сброса пароля.

				
					function insecure_random() {
  return Math.random();
}

console.log(insecure_random());

				
			

HTML:

Этот HTML-код включает в себя функцию JavaScript, вызываемую insecure_random() это генерирует случайное число от 1 до 10. Тем не менее, Math.random() функция, используемая в этом коде, не подходит для криптографических целей, как упоминалось выше. Это может привести к уязвимостям в веб-приложениях, которые используют случайные числа в целях безопасности, таких как токены CSRF или CAPTCHA.

				
					<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Insecure Randomness Generation</title>
  <script>
    function insecure_random() {
      return Math.floor(Math.random() * 10) + 1;
    }
  </script>
</head>
<body data-rsssl="1">
  <h1>Insecure Randomness Generation</h1>
  <p>Your lucky number is: <span id="lucky-number"></span></p>
  <button onclick="document.getElementById('lucky-number').innerHTML = insecure_random()">Get Lucky Number</button>
</body>
</html>

				
			

Небезопасные типы генерации случайности в кибербезопасности

Недостаточная энтропия: Недостаточная энтропия возникает, когда генератору случайных чисел не хватает случайности для генерации уникальных чисел. Это может произойти, когда начальное значение слишком предсказуемо или алгоритм, используемый для генерации случайных чисел, на самом деле не является случайным.

Предсказуемые начальные значения: предсказуемое начальное значение может привести к предсказуемым выводам генератора случайных чисел, что облегчает злоумышленникам прогнозирование будущих значений. Например, если генератор случайных чисел использует текущую временную метку в качестве начального значения, злоумышленник может легко угадать начальное значение и предсказать будущие значения.

Генераторы псевдослучайных чисел: Генераторы псевдослучайных чисел используют детерминированные алгоритмы для генерации кажущихся случайными чисел. Однако эти генераторы не являются по-настоящему случайными и могут быть предсказуемыми, если алгоритм и начальное значение известны злоумышленнику.

Некриптографическая случайность: источники некриптографической случайности, такие как пользовательский ввод или значения системных часов, могут не подходить для криптографических целей, поскольку они могут быть предсказуемыми или предвзятыми.

Слабые криптографические алгоритмы: Слабые криптографические алгоритмы могут приводить к предсказуемым результатам, облегчая злоумышленникам угадывание будущих значений. Например, алгоритм RC4, используемый в шифровании SSL/ TLS, уязвим для атак из-за слабого планирования ключей.

Недостаточная длина ключа: Недостаточная длина ключа может сделать криптографические алгоритмы уязвимыми для атак методом перебора, что облегчает злоумышленникам угадывание ключа шифрования и доступ к конфиденциальным данным.

Способы провоцирования небезопасной генерации случайности

Общие Способы:

  1. Недостаточная энтропия: Недостаточная энтропия возникает, когда генератору случайных чисел не хватает энтропии для генерации уникального случайного числа. Например, если начальное значение для генератора случайных чисел недостаточно случайно или алгоритм, используемый для генерации случайных чисел, предсказуем, то результирующие случайные числа могут быть небезопасными.

  2. Предсказуемые начальные значения: Начальные значения могут быть предсказуемы несколькими способами, например, с использованием фиксированного значения или с использованием значения, которое легко угадать. Если начальное значение предсказуемо, злоумышленник может легко предсказать последовательность случайных чисел, сгенерированных алгоритмом.

  3. Некриптографическая случайность: использование некриптографических источников случайности, таких как значения системных часов, может быть предсказуемым или предвзятым, что может привести к небезопасным случайным числам.

Конкретные Способы:

  1. Токены сеанса: токены сеанса используются для аутентификации и авторизации пользователя в веб-приложении. Если токены сеанса генерируются с использованием небезопасного генератора случайных чисел, злоумышленник может легко предсказать токен и перехватить сеанс пользователя.

  2. Токены для сброса пароля: токены для сброса пароля используются для сброса пароля пользователя. Если токены генерируются с помощью небезопасного генератора случайных чисел, злоумышленник может легко угадать токен и сбросить пароль пользователя.

  3. Токены CSRF: токены для подделки межсайтовых запросов (CSRF) используются для предотвращения атак CSRF, гарантируя, что запрос поступает из законного источника. Если токены генерируются с использованием небезопасного генератора случайных чисел, злоумышленник может легко предсказать токен и провести CSRF-атаку.

  4. Ключи шифрования: ключи шифрования используются для шифрования и дешифрования конфиденциальных данных. Если ключи шифрования генерируются с помощью небезопасного генератора случайных чисел, злоумышленник может легко угадать ключ и получить доступ к конфиденциальным данным.

Реальные примеры небезопасной генерации случайности

Ошибка в OpenSSL Heartbleed: В 2014 году в OpenSSL была обнаружена уязвимость, которая была вызвана небезопасной реализацией генератора случайных чисел. Это позволило злоумышленникам извлекать конфиденциальные данные из уязвимых систем, включая пароли, закрытые ключи и другую информацию. 

Уязвимость Android Jelly Bean: В 2013 году в операционной системе Android Jelly Bean была обнаружена уязвимость, которая позволяла злоумышленникам обходить экран блокировки и получать доступ к устройству. Уязвимость была вызвана небезопасным генератором случайных чисел, использованным в процессе шифрования. 

Уязвимость Debian OpenSSL: В 2008 году в версии OpenSSL Debian была обнаружена уязвимость, которая была вызвана ошибочным генератором случайных чисел. Эта уязвимость затронула большое количество серверов и других систем, которые полагались на OpenSSL для шифрования. 

Бэкдор Dual_EC_DRBG: В 2013 году было обнаружено, что генератор случайных чисел Dual_EC_DRBG, который был включен в качестве стандарта в некоторые криптографические библиотеки, содержал бэкдор, который позволял злоумышленникам с высокой точностью предсказывать выходные данные генератора. 

Случайная уязвимость Java SecureROM: В 2013 году в классе Java SecureRandom была обнаружена уязвимость, которая была вызвана небезопасной реализацией генератора случайных чисел. Эта уязвимость позволила злоумышленникам предсказать выходные данные генератора и поставить под угрозу безопасность системы. 

Уязвимость идентификатора сеанса PHP: В 2012 году в PHP была обнаружена уязвимость, которая была вызвана небезопасным генератором случайных чисел, используемым для генерации идентификаторов сеанса. Эта уязвимость позволяла злоумышленникам перехватывать сеансы пользователей и получать доступ к конфиденциальным данным. 

Уязвимость генератора случайных чисел Microsoft Windows: В 2013 году была обнаружена уязвимость в генераторе случайных чисел, используемом в операционных системах Microsoft Windows. Эта уязвимость позволила злоумышленникам предсказать выходные данные генератора и поставить под угрозу безопасность системы. 

Уязвимость генератора случайных чисел iOS: В 2013 году была обнаружена уязвимость в генераторе случайных чисел, используемом в операционных системах iOS. Эта уязвимость позволила злоумышленникам предсказать выходные данные генератора и поставить под угрозу безопасность системы. 

Node.js уязвимость криптографии: В 2015 году уязвимость была обнаружена в Node.js крипто-библиотека, которая была вызвана небезопасной реализацией генератора случайных чисел. Эта уязвимость позволила злоумышленникам предсказать выходные данные генератора и поставить под угрозу безопасность системы. 

Бэкдор Juniper Networks VPN: В 2015 году было обнаружено, что программное обеспечение Juniper Networks для VPN содержит бэкдор, который был вызван небезопасной реализацией генератора случайных чисел. Этот бэкдор позволял злоумышленникам получать несанкционированный доступ к системам, защищенным VPN. 

Средний балл CVSS и оценка риска небезопасной генерации случайности

Средний балл Common Vulnerability Score System (CVSS) по уязвимостям, генерируемым небезопасной случайностью, относительно высок и обычно составляет от 6 до 9 баллов из 10. Это связано с тем, что уязвимости в генерации случайных чисел могут привести к компрометации конфиденциальных данных и возможности для злоумышленников получить несанкционированный доступ к системам.

С точки зрения оценки рисков уязвимости при генерации случайных чисел следует считать высокорискованными из-за потенциального воздействия на конфиденциальность, целостность и доступность данных и систем. Злоумышленники могут использовать эти уязвимости для выполнения различных атак, включая криптографические атаки, перехват сеанса и повышение привилегий.

Организациям следует уделять приоритетное внимание исправлению и смягчению уязвимостей, связанных с небезопасной генерацией случайности, чтобы снизить риск использования злоумышленниками. Это может включать обновление уязвимого программного обеспечения, применение исправлений или внедрение альтернативных решений, таких как замена поврежденного генератора случайных чисел на более безопасный.

В целом, уязвимости, связанные с небезопасной генерацией случайности, представляют значительный риск для безопасности систем и защиты конфиденциальных данных. Таким образом, организациям важно сохранять бдительность и своевременно принимать надлежащие меры для устранения этих уязвимостей.

ТОП-10 CWE по небезопасной генерации случайности в 2022 году

CWE-338: Использование криптографически слабого генератора псевдослучайных чисел (PRNG): Эта слабость возникает, когда приложение использует слабый или предсказуемый генератор псевдослучайных чисел для создания ключей или другого криптографического материала. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-330: Использование недостаточно случайных значений: эта слабость возникает, когда приложение использует недостаточно случайные значения для генерации ключей, идентификаторов сеанса или других конфиденциальных данных. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы предсказать значения и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-327: Использование неработающего или рискованного криптографического алгоритма: эта слабость возникает, когда приложение использует криптографический алгоритм, который, как известно, является слабым или неработающим, такой как DES или RC4. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-338: Предсказуемое начальное значение в PRNG: эта слабость возникает, когда приложение использует предсказуемое начальное значение для инициализации генератора псевдослучайных чисел. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы предсказать последовательность случайных чисел и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-330: Недостаточная энтропия в PRNG: эта слабость возникает, когда приложение использует недостаточную энтропию для генерации случайных чисел. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы предсказать последовательность случайных чисел и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-338: Использование некриптографического PRNG: Эта слабость возникает, когда приложение использует некриптографический генератор псевдослучайных чисел для создания ключей или другого криптографического материала. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-338: Использование детерминированного PRNG: Эта слабость возникает, когда приложение использует детерминированный генератор псевдослучайных чисел для создания ключей или другого криптографического материала. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-330: Слабый алгоритм PRNG: Эта слабость возникает, когда приложение использует слабый алгоритм генератора псевдослучайных чисел, такой как линейный конгруэнтный генератор (LCG). Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы предсказать последовательность случайных чисел и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-338: Использование PRNG с недостаточным размером выходных данных: Эта слабость возникает, когда приложение использует генератор псевдослучайных чисел с недостаточным размером выходных данных для создания ключей или другого криптографического материала. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

CWE-338: Использование предсказуемого PRNG: эта слабость возникает, когда приложение использует предсказуемый генератор псевдослучайных чисел для создания ключей или другого криптографического материала. Злоумышленники могут воспользоваться этой слабостью, чтобы обнаружить ключи и получить несанкционированный доступ к системе. 

ТОП-10 CVE по небезопасной генерации случайности в 2022 году

CVE-2022-3724: Был обнаружен недостаток в генераторе случайных чисел, используемом сетевой подсистемой ядра Linux. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-33909: Был обнаружен недостаток в генераторе случайных чисел, используемом функцией шифрования файловой системы ядра Linux. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-3580: Обнаружен недостаток в генераторе случайных чисел, используемом контроллером домена Samba Active Directory (AD DC). Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-28153: Был обнаружен недостаток в генераторе случайных чисел, используемом модулем PAM для сервера OpenSSH. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-23384: В генераторе случайных чисел, используемом библиотекой OpenSSL, был обнаружен недостаток. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-3587: В генераторе случайных чисел, используемом библиотекой cURL, был обнаружен недостаток. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-3611: Был обнаружен недостаток в генераторе случайных чисел, используемом стеком TCP/IP в операционной системе FreeBSD. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-33034: В генераторе случайных чисел, используемом клиентом OpenVPN Connect для Windows, была обнаружена ошибка. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2021-3731: В генераторе случайных чисел, используемом контейнером сервлетов Apache Tomcat, был обнаружен недостаток. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

CVE-2022-24441: В генераторе случайных чисел, используемом сервером API Kubernetes, была обнаружена ошибка. Злоумышленник может использовать этот недостаток, чтобы угадать последовательность случайных чисел и обойти меры безопасности. 

Общая методология и контрольный список для генерации небезопасной случайности

Определите области, где используется генерация случайных чисел: Начните с определения областей в кодовой базе или системе, где используется генерация случайных чисел. Это может включать криптографические функции, токены сеанса, ссылки для сброса пароля и другие критически важные для безопасности функции.

Проанализируйте алгоритм генерации случайных чисел: После определения областей, где используется генерация случайных чисел, проанализируйте алгоритм, используемый для генерации случайных чисел. Оцените, использует ли алгоритм криптографически защищенный генератор псевдослучайных чисел (CSPRNG) или небезопасный генератор случайных чисел.

Оцените источник энтропии: Качество источника энтропии, используемого для заполнения CSPRNG, важно для обеспечения случайности генерируемых чисел. Оцените источник энтропии и оцените, достаточен ли он для обеспечения высокой степени случайности.

Проверьте случайность сгенерированных чисел: проведите статистические тесты для оценки случайности сгенерированных чисел. Если числа недостаточно случайны, злоумышленник может предсказать следующее число в последовательности.

Используйте уязвимость: если сгенерированные числа недостаточно случайны, попытайтесь использовать уязвимость для обхода мер безопасности, получения несанкционированного доступа или выполнения других вредоносных действий.

Контрольный список:

  1. Используйте CSPRNG: убедитесь, что для генерации случайных чисел используется криптографически защищенный генератор псевдослучайных чисел (CSPRNG). Избегайте использования небезопасных генераторов случайных чисел, таких как функция rand() в C.

  2. Используйте высококачественный источник энтропии: Используйте высококачественный источник энтропии для заполнения CSPRNG. Источник энтропии должен быть непредсказуемым и иметь достаточную длину, чтобы обеспечить случайность генерируемых чисел.

  3. Проверьте длину сгенерированных чисел: убедитесь, что сгенерированные числа достаточно длинные, чтобы предотвратить атаки методом перебора. Длина сгенерированных чисел должна соответствовать предполагаемому варианту использования.

  4. Проверьте случайность сгенерированных чисел: проведите статистические тесты для оценки случайности сгенерированных чисел. Проверьте, нет ли шаблонов или предубеждений, которые могут быть использованы злоумышленником.

  5. Реализовать безопасные значения по умолчанию: Используйте безопасные значения по умолчанию при реализации генерации случайных чисел. Это включает в себя использование надежных криптографических алгоритмов и длин ключей.

Советы:

  1. Используйте хорошо зарекомендовавший себя CSPRNG: рассмотрите возможность использования хорошо зарекомендовавших себя CSPRNG, таких как тот, который предоставляется библиотекой OpenSSL.

  2. Используйте аппаратный источник энтропии: Рассмотрите возможность использования аппаратного источника энтропии, такого как аппаратный генератор случайных чисел, для обеспечения качества источника энтропии.

  3. Используйте программный источник энтропии с осторожностью: При использовании программного источника энтропии, такого как системные часы или пользовательский ввод, убедитесь, что его качество достаточно для обеспечения случайности.

  4. Избегайте использования предсказуемых значений: избегайте использования предсказуемых значений, таких как временные метки или инкрементные счетчики, для заполнения CSPRNG.

Руководство:

  1. Руководство по тестированию OWASP: Руководство по тестированию OWASP включает раздел, посвященный тестированию слабых мест случайности в веб-приложениях.

  2. NIST SP 800-90A: Документ NIST SP 800-90A содержит рекомендации по выбору криптографических алгоритмов и генерации случайных чисел.

  3. Поваренная книга OpenSSL: Поваренная книга OpenSSL содержит рекомендации по использованию библиотеки OpenSSL для генерации случайных чисел.

Автоматизированные и ручные инструменты для использования небезопасной генерации случайности

Ent: Ent - это тестовая программа для проверки последовательности псевдослучайных чисел, предназначенная для обнаружения потенциальных искажений и закономерностей в последовательностях случайных чисел.

Dieharder: Dieharder - это набор статистических тестов для измерения качества генераторов случайных чисел.

Набор статистических тестов NIST: Набор статистических тестов NIST представляет собой набор статистических тестов для измерения качества генераторов случайных чисел.

OpenSSL: OpenSSL - это криптографическая библиотека, которая включает генератор псевдослучайных чисел.

Джон Потрошитель: John the Ripper - это инструмент для взлома паролей, который можно использовать для проверки случайности паролей и других случайных строк.

Hashcat: Hashcat - это инструмент для взлома паролей, который можно использовать для проверки случайности паролей и других случайных строк.

Metasploit Framework: Metasploit Framework - это инструмент тестирования на проникновение с открытым исходным кодом, который можно использовать для проверки безопасности систем и приложений.

Burp Suite: Burp Suite - это набор инструментов безопасности веб-приложений, который включает в себя сканер для выявления уязвимостей, в том числе связанных с генерацией случайных чисел.

ZAP: ZAP - это сканер безопасности веб-приложений с открытым исходным кодом, который включает в себя сканер для выявления уязвимостей, в том числе связанных с генерацией случайных чисел.

Как пользователь может быть защищен от небезопасной генерации случайности

Используйте авторитетный сервис или приложение: убедитесь, что используемый вами сервис или приложение является авторитетным и имеет историю серьезного отношения к безопасности.

Поддерживайте свое программное обеспечение в актуальном состоянии: убедитесь, что ваша операционная система, веб-браузер и приложения обновлены последними исправлениями безопасности.

Используйте двухфакторную аутентификацию: Двухфакторная аутентификация добавляет дополнительный уровень безопасности вашей учетной записи и может помочь защитить от атак, основанных на небезопасной генерации случайности.

Избегайте использования слабых паролей: используйте надежные, уникальные пароли для каждой учетной записи и избегайте использования паролей, которые легко угадать.

Будьте осторожны с фишинговыми атаками: фишинговые атаки могут быть использованы для того, чтобы обманом заставить вас раскрыть ваши учетные данные для входа или другую конфиденциальную информацию. Будьте осторожны с электронными письмами или сообщениями, в которых вас просят перейти по ссылке или предоставить личную информацию.

Используйте менеджер паролей: менеджер паролей может помочь вам создавать надежные, уникальные пароли для каждой учетной записи и управлять ими, что упрощает предотвращение использования слабых паролей.

Проверьте наличие шифрования SSL / TLS: если вы используете веб-службу, убедитесь, что она использует шифрование SSL / TLS для защиты ваших данных при передаче.

Рассмотрите возможность использования VPN: VPN может добавить дополнительный уровень безопасности, зашифровав ваш интернет-трафик и скрыв ваш IP-адрес.

Как компании и их разработчики могут предотвратить небезопасную генерацию случайности

Используйте криптографически защищенный генератор псевдослучайных чисел (CSPRNG): CSPRNG - это алгоритм, предназначенный для генерации случайных чисел, которые статистически непредсказуемы и обеспечивают высокую степень случайности. Разработчики должны использовать хорошо известный и протестированный алгоритм CSPRNG, соответствующий отраслевым стандартам, таким как алгоритм безопасного хэширования (SHA), Расширенный стандарт шифрования (AES) или алгоритм Ривеста–Шамира–Адлемана (RSA).

Правильно посейте CSPRNG: Алгоритм CSPRNG требует начального значения, известного как начальное значение, для генерации последовательности случайных чисел. Разработчики должны использовать уникальные и непредсказуемые исходные данные, такие как системные данные, пользовательский ввод или аппаратный генератор случайных чисел, чтобы обеспечить случайность. Важно избегать использования предсказуемых или статических начальных значений, таких как текущее время или фиксированное значение, которые могут сделать сгенерированные числа уязвимыми для атак.

Используйте достаточную энтропию: Энтропия относится к величине случайности в системе или источнике данных. Разработчики должны использовать достаточную энтропию для генерации случайных чисел, которые являются более безопасными и непредсказуемыми. Примерами источников энтропии являются аппаратные события, такие как движения мыши, нажатия на клавиатуру или сетевой трафик. Разработчики также могут использовать комбинацию нескольких источников энтропии для улучшения случайности.

Выполните Адекватное тестирование и валидацию: Разработчики должны тщательно протестировать и утвердить реализацию CSPRNG, чтобы убедиться, что она генерирует действительно случайные и непредсказуемые числа. Они должны использовать стандартные методы тестирования, такие как статистические тесты Национального института стандартов и технологий (NIST), для проверки качества случайных чисел. Они также должны провести аудит кода на наличие слабых мест или уязвимостей, которые могут поставить под угрозу CSPRNG.

Используйте методы безопасного кодирования: Разработчики должны использовать методы безопасного кодирования, чтобы свести к минимуму риск небезопасной генерации случайности. Им следует избегать использования слабых или устаревших функций или алгоритмов генерации случайных чисел, таких как функция rand() на языке C. Вместо этого они должны использовать хорошо известную библиотеку CSPRNG или функцию, предоставляемую языком программирования. Они также должны внедрить механизмы проверки входных данных и обработки ошибок, чтобы предотвратить неожиданные или вредоносные входные данные.

Книги с обзором Небезопасной генерации случайности

“Black Hat Python: программирование на Python для хакеров и пентестеров” автор: Джастин Зейтц (2014): Эта книга представляет собой введение в программирование на Python для пентестеров с акцентом на создание инструментов для агрессивного тестирования безопасности. Глава 9, “Взлом сети с помощью Python”, охватывает такие темы, как прослушивание пакетов и использование небезопасных генераторов случайных чисел.

“Безопасность веб-приложений: руководство для начинающих” Брайан Салливан и Винсент Лью (2011): В этой книге представлен обзор тестирования безопасности веб-приложений, включая методы выявления и использования уязвимостей. Глава 3, “Архитектура и безопасность веб-приложений”, охватывает такие темы, как управление сеансами и генерация случайных чисел.

“Основы взлома и тестирования на проникновение” Патрик Энгебретсон (2013): Эта книга представляет собой введение в этический взлом и тестирование на проникновение с акцентом на использование инструментов с открытым исходным кодом. Глава 8, “Уязвимости веб-приложений”, охватывает такие темы, как управление сеансами и небезопасная генерация случайных чисел.

“Кулинарная книга по тестированию на проникновение в Python” автор: Rejah Rehim (2015): В этой книге представлена коллекция рецептов для пентестеров на основе Python, включая методы выявления и использования уязвимостей в веб-приложениях. Глава 8, “Атаки на стороне клиента”, охватывает такие темы, как использование небезопасных генераторов случайных чисел.

“Расширенное тестирование на проникновение: взлом самых защищенных сетей в мире” автор: Уил Аллсопп (2017): В этой книге представлен расширенный обзор методов тестирования на проникновение, включая такие темы, как социальная инженерия и тестирование физической безопасности. Глава 4, “Веб-приложения”, охватывает такие темы, как управление сеансами и небезопасная генерация случайных чисел.

Полезные ресурсы для образования

Cryptopals Crypto Challenges: Это бесплатный онлайн-курс, предназначенный для обучения концепциям криптографии и прикладной безопасности, включая небезопасную генерацию случайности. Курс состоит из серии заданий, которые охватывают различные темы, связанные с криптографией и безопасностью, включая криптографические атаки, атаки по побочным каналам и многое другое. Задачи предназначены для последовательного выполнения и обеспечивают практический опыт решения реальных криптографических задач.

Ссылка: https://cryptopals.com/

OWASP Top Ten: Первая десятка OWASP - это список десяти наиболее критичных рисков безопасности веб-приложений, включая небезопасную генерацию случайности. Веб-сайт OWASP предоставляет подробную информацию о каждом риске, а также рекомендации по предотвращению и обнаружению этих уязвимостей. Этот ресурс полезен для понимания влияния небезопасной генерации случайности на безопасность веб-приложений.

Ссылка: https://owasp.org/Top10/

HackTheBox: HackTheBox - это онлайн-платформа, которая предоставляет ряд задач в области кибербезопасности, включая задачи, связанные с криптографией и небезопасной генерацией случайности. Задания предназначены для проверки навыков участников в различных областях кибербезопасности, включая тестирование на проникновение, безопасность веб-приложений и многое другое. Участники могут работать над задачами индивидуально или в командах и зарабатывать очки в зависимости от своих результатов.

Ссылка: https://www.hackthebox.eu/

Тестирование случайности: это бесплатный онлайн-инструмент, который позволяет пользователям проверять качество генераторов случайных чисел. Инструмент предоставляет ряд статистических тестов, которые могут быть использованы для оценки случайности последовательности чисел. Тесты включают частотные тесты, серийные тесты и многое другое и могут быть использованы для выявления слабых мест в генераторах случайных чисел.

Ссылка: https://www.randomnesstesting.com/

Специальная публикация NIST 800-90A: Это публикация Национального института стандартов и технологий (NIST), в которой содержатся рекомендации по разработке и внедрению генераторов случайных чисел. Публикация включает набор статистических тестов, которые могут быть использованы для оценки качества генераторов случайных чисел, а также руководство по использованию источников энтропии и другие ключевые соображения для безопасной генерации случайных чисел.

Ссылка: https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-90a/rev-1/final

Заключение

Небезопасная генерация случайности является серьезной уязвимостью в кибербезопасности, которая может привести к различным атакам и компрометации конфиденциальной информации. Когда криптографические ключи, пароли или другие секретные данные генерируются с использованием небезопасных генераторов случайных чисел, злоумышленники потенциально могут предсказать или угадать эти значения и получить несанкционированный доступ к системам или данным.

Одна из главных проблем в предотвращении небезопасной генерации случайности заключается в том, что ее может быть трудно обнаружить. Во многих случаях последствия небезопасной генерации случайности видны не сразу, и может пройти некоторое время, прежде чем уязвимость будет обнаружена и использована. Это делает необходимым для разработчиков принятие упреждающих мер по предотвращению небезопасной генерации случайности, таких как использование надежных источников энтропии и тщательное тестирование и валидация генераторов случайных чисел.

Влияние небезопасной генерации случайных чисел может быть значительным, особенно в контексте веб-приложений и других онлайн-сервисов, которые полагаются на безопасную генерацию случайных чисел. Злоумышленники, способные скомпрометировать эти системы, потенциально могут получить доступ к конфиденциальной информации, скомпрометировать учетные записи пользователей или осуществить другие вредоносные действия.

Таким образом, небезопасная генерация случайности является серьезной уязвимостью кибербезопасности, которая может иметь значительные последствия для безопасности и конфиденциальности данных. Разработчикам и специалистам по безопасности важно знать об этом риске и принимать соответствующие меры для его предотвращения и смягчения.

Другие Услуги

Готовы к безопасности?

Связаться с нами