09 Бер, 2023

Небезпечна генерація випадковості

Vulnerability Assessment as a Service (VAaaS)

Tests systems and applications for vulnerabilities to address weaknesses.

Небезпечна генерація випадковості - це дефект, що виникає, коли програмні системи генерують непередбачувані дані або числа ненадійним або передбачуваним способом, що полегшує зловмисникам прогнозування і використання слабких місць у системі безпеки. Ця вразливість важлива для веб-безпеки, безпеки Android і iOS, оскільки її можна використовувати для обходу механізмів автентифікації, доступу до конфіденційних даних або отримання контролю над вразливою системою.

Випадковість є важливим елементом в криптографічних системах, які захищають конфіденційні дані шляхом генерації унікальних ключів та кодів. Небезпечна генерація випадковості може призвести до отримання слабких або передбачуваних ключів шифрування, що полегшує зловмисникам розшифровку конфіденційної інформації. Наприклад, якщо веб-додаток використовує передбачуваний шаблон для генерації ідентифікаторів сеансу, зловмисник може легко вгадати наступний дійсний ідентифікатор сеансу і перехопити сеанс користувача.

Небезпечна генерація випадковості може становити серйозний ризик для організацій, оскільки це може призвести до витоку даних, втрати конфіденційної інформації і збитку репутації. Зловмисники можуть використовувати цю уразливість для проведення різних атак, таких як перехоплення сеансу, підробка міжсайтових запитів і підвищення привілеїв. Організації повинні серйозно поставитися до цієї проблеми і визначити пріоритетність заходів щодо зниження її ризику.

В цілому, небезпечна генерація випадковості - це вразливість високого ризику, яку організації повинні вирішити для захисту своїх систем і даних. Правильна реалізація криптографічних алгоритмів, методів генерації випадкових чисел і регулярні оцінки вразливостей можуть допомогти знизити ризик використання цієї уразливості зловмисниками.

Приклади уразливого коду на різних мовах програмування

Python:

Цей код на Python використовує random модуль для генерації випадкового числа від 0 до 100. Тим не менш, randint функція в цьому модулі не підходить для криптографічних цілей, оскільки вона генерує передбачувані випадкові числа. Це може призвести до вразливостей в криптографічних системах, які покладаються на непередбачувані випадкові числа.

				
					import random

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

print(insecure_random())

				
			

JavaScript:

Цей код JavaScript використовує Math.random() функція для генерації випадкового числа. Тим не менш, Math.random() функція генерує псевдовипадкові числа, які не підходять для криптографічних цілей. Це може призвести до уразливості в веб-додатках, які використовують випадкові числа в цілях безпеки, таких як токени сеансу або токени скидання пароля.

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

console.log(insecure_random());

				
			

HTML:

HTML-код включає в себе функцію JavaScript, викликану insecure_random() це генерує випадкове число від 1 до 10. Тим не менш, Math.random() функція, використовувана в цьому коді, не підходить для криптографічних цілей, як згадувалося вище. Це може призвести до уразливості в веб-додатках, які використовують випадкові числа в цілях безпеки, таких як токени CSRF або 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>

				
			

Небезпечні типи генерації випадковості в кібербезпеки

Недостатня ентропія: Недостатня ентропія виникає, коли генератору випадкових чисел не вистачає випадковості для генерації унікальних чисел. Це може статися, коли початкове значення занадто передбачувано або алгоритм, який використовується для генерації випадкових чисел, насправді не є випадковим.

Передбачувані початкові значення: передбачуване початкове значення може призвести до передбачуваним висновків генератора випадкових чисел, що полегшує зловмисникам прогнозування майбутніх значень. Наприклад, якщо генератор випадкових чисел використовує поточну тимчасову мітку в якості початкового значення, зловмисник може легко вгадати початкове значення і передбачити майбутні значення.

Генератори псевдовипадкових чисел: Генератори псевдовипадкових чисел використовують детерміновані алгоритми для генерації здаються випадковими чисел. Однак ці генератори не є по-справжньому випадковими і можуть бути передбачуваними, якщо алгоритм і початкове значення відомі зловмисникові.

Некриптографическая випадковість: джерела некриптографической випадковості, такі як користувальницький введення або значення системних годин, можуть не підходити для криптографічних цілей, оскільки вони можуть бути передбачуваними або упередженими.

Слабкі криптографічні алгоритми: Слабкі криптографічні алгоритми можуть призводити до передбачуваних результатів, полегшуючи зловмисникам вгадування майбутніх значень. Наприклад, алгоритм RC4, що використовується шифрування SSL/ TLS, уразливим для атак з-за слабкого планування ключів.

Недостатня довжина ключа: Недостатня довжина ключа може зробити криптографічні алгоритми уразливими для атак методом перебору, що полегшує зловмисникам вгадування ключа шифрування і доступ до конфіденційних даних.

Способи провокації небезпечною генерації випадковості

Загальні Способи:

  1. Недостатня ентропія: Недостатня ентропія виникає, коли генератору випадкових чисел не вистачає ентропії для генерації унікального випадкового числа. Наприклад, якщо початкове значення для генератора випадкових чисел недостатньо випадково або алгоритм, який використовується для генерації випадкових чисел, передбачуваний, то результуючі випадкові числа можуть бути небезпечними.

  2. Передбачувані початкові значення: Початкові значення можуть бути передбачені кількома способами, наприклад, з використанням фіксованого значення або з використанням значення, яке легко вгадати. Якщо початкове значення передбачувано, зловмисник може легко передбачити послідовність випадкових чисел, згенерованих алгоритмом.

  3. Некриптографическая випадковість: використання некриптографических джерел випадковості, таких як значення системних годин, може бути передбачуваним або упередженим, що може призвести до небезпечних випадкових чисел.

Конкретні Способи:

  1. Токени сеансу: токени сеансу використовуються для аутентифікації і авторизації користувача у веб-додатку. Якщо токени сеансу генеруються з використанням небезпечного генератора випадкових чисел, зловмисник може легко передбачити токен і перехопити сеанс користувача.

  2. Токени для скидання пароля: токени для скидання пароля використовуються для скидання пароля користувача. Якщо токени генеруються за допомогою небезпечного генератора випадкових чисел, зловмисник може легко вгадати токен і скинути пароль користувача.

  3. Токени CSRF: токени для підробки міжсайтових запитів (CSRF) використовуються для запобігання CSRF атак, гарантуючи, що запит надходить із законного джерела. Якщо токени генеруються з використанням небезпечного генератора випадкових чисел, зловмисник може легко передбачити токен і провести CSRF-атаку.

  4. Ключі шифрування: ключі шифрування використовуються для шифрування та дешифрування конфіденційних даних. Якщо ключі шифрування, що генеруються за допомогою небезпечного генератора випадкових чисел, зловмисник може легко вгадати ключ і отримати доступ до конфіденційних даних.

Реальні приклади небезпечною генерації випадковості

Помилка в OpenSSL Heartbleed: У 2014 році в OpenSSL була виявлена уразливість, яка була викликана небезпечною реалізацією генератора випадкових чисел. Це дозволило зловмисникам отримувати конфіденційні дані з уразливих систем, включаючи паролі, закриті ключі та іншу інформацію. 

Уразливість Android Jelly Bean: У 2013 році в операційній системі Android Jelly Bean була виявлена уразливість, яка дозволяла зловмисникам обходити екран блокування та отримувати доступ до пристрою. Уразливість була викликана небезпечним генератором випадкових чисел, використаним у процесі шифрування. 

Уразливість Debian OpenSSL: У 2008 році у версії OpenSSL Debian була виявлена уразливість, яка була викликана помилковим генератором випадкових чисел. Ця вразливість торкнулася велика кількість серверів і інших систем, які покладалися на OpenSSL для шифрування. 

Бекдор Dual_EC_DRBG: У 2013 році було виявлено, що генератор випадкових чисел Dual_EC_DRBG, який був включений в якості стандарту в деякі криптографічні бібліотеки, містив бекдор, який дозволяв зловмисникам з високою точністю передбачати вихідні дані генератора. 

Випадкова вразливість Java SecureROM: У 2013 році в класі Java SecureRandom була виявлена уразливість, яка була викликана небезпечною реалізацією генератора випадкових чисел. Ця вразливість дозволила зловмисникам передбачити вихідні дані генератора і поставити під загрозу безпеку системи. 

Уразливість ідентифікатор сеансу PHP: У 2012 році в PHP була виявлена уразливість, яка була викликана небезпечним генератором випадкових чисел, використовуваних для генерації ідентифікаторів сеансу. Ця вразливість дозволяла зловмисникам перехоплювати сеанси користувачів і отримувати доступ до конфіденційних даних. 

Уразливість генератора випадкових чисел Microsoft Windows: У 2013 році була виявлена уразливість в генераторі випадкових чисел, що використовується в операційних системах Microsoft Windows. Ця вразливість дозволила зловмисникам передбачити вихідні дані генератора і поставити під загрозу безпеку системи. 

Уразливість генератора випадкових чисел iOS: У 2013 році була виявлена уразливість в генераторі випадкових чисел, що використовується в операційних системах iOS. Ця вразливість дозволила зловмисникам передбачити вихідні дані генератора і поставити під загрозу безпеку системи. 

Node.js уразливість криптографії: У 2015 році уразливість була виявлена в Node.js крипто-бібліотека, яка була викликана небезпечною реалізацією генератора випадкових чисел. Ця вразливість дозволила зловмисникам передбачити вихідні дані генератора і поставити під загрозу безпеку системи. 

Бекдор Juniper Networks VPN: У 2015 році було виявлено, що програмне забезпечення Juniper Networks для VPN містить бекдор, який був викликаний небезпечною реалізацією генератора випадкових чисел. Цей бекдор дозволяв зловмисникам отримувати несанкціонований доступ до систем, захищеним VPN. 

Середній бал CVSS і оцінка ризику небезпечною генерації випадковості

Середній бал Common Vulnerability Score System (CVSS) за вразливостей, утворюваним небезпечною випадковістю, відносно високий і зазвичай становить від 6 до 9 балів з 10. Це пов'язано з тим, що уразливості в генерації випадкових чисел можуть призвести до компрометації конфіденційних даних і можливості для зловмисників отримати несанкціонований доступ до систем.

З точки зору оцінки ризиків уразливості при генерації випадкових чисел слід вважати високоризикованими з-за потенційного впливу на конфіденційність, цілісність і доступність даних і систем. Зловмисники можуть використовувати ці уразливості для виконання різних атак, включаючи криптографічні атаки, перехоплення сеансу і підвищення привілеїв.

Організаціям слід приділяти пріоритетну увагу виправленню і пом'якшення вразливостей, пов'язаних з небезпечною генерацією випадковості, щоб знизити ризик використання зловмисниками. Це може включати оновлення уразливого програмного забезпечення, застосування виправлень або впровадження альтернативних рішень, таких як заміна пошкодженого генератора випадкових чисел на більш безпечний.

Загалом, проблеми, пов'язані з небезпечною генерацією випадковості, становлять значний ризик для безпеки систем і захисту конфіденційних даних. Таким чином, організаціям важливо зберігати пильність і своєчасно вживати належних заходів для усунення цих недоліків.

ТОП-10 CWE з небезпечною генерації випадковості в 2022 році

CWE-338: Використання криптографічно слабкого генератора псевдовипадкових чисел (PRNG): Ця слабкість виникає, коли додаток використовує слабкий або передбачуваний генератор псевдовипадкових чисел для створення ключів або іншого криптографічного матеріалу. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-330: Використання недостатньо випадкових значень: ця слабкість виникає, коли додаток використовує недостатньо випадкові значення для генерації ключів, ідентифікаторів сеансу або інших конфіденційних даних. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб передбачити значення і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-327: Використання непрацюючого або ризикованого криптографічного алгоритму: ця слабкість виникає, коли додаток використовує криптографічний алгоритм, який, як відомо, є слабким або непрацюючим, такий як DES або RC4. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-338: Передбачуване початкове значення в PRNG: ця слабкість виникає, коли додаток використовує передбачуване початкове значення для ініціалізації генератора псевдовипадкових чисел. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб передбачити послідовність випадкових чисел і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-330: Недостатня ентропія в PRNG: ця слабкість виникає, коли додаток використовує недостатню ентропію для генерації випадкових чисел. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб передбачити послідовність випадкових чисел і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-338: Використання некриптографического PRNG: Ця слабкість виникає, коли додаток використовує некриптографический генератор псевдовипадкових чисел для створення ключів або іншого криптографічного матеріалу. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-338: Використання детермінованого PRNG: Ця слабкість виникає, коли додаток використовує детермінований генератор псевдовипадкових чисел для створення ключів або іншого криптографічного матеріалу. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-330: Слабкий алгоритм PRNG: Ця слабкість виникає, коли додаток використовує слабкий алгоритм генератора псевдовипадкових чисел, такий як лінійний конгруэнтный генератор (LCG). Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб передбачити послідовність випадкових чисел і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-338: Використання PRNG з недостатнім розміром вихідних даних: Ця слабкість виникає, коли додаток використовує генератор псевдовипадкових чисел з недостатнім розміром вихідних даних для створення ключів або іншого криптографічного матеріалу. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

CWE-338: Використання передбачуваного PRNG: ця слабкість виникає, коли додаток використовує передбачуваний генератор псевдовипадкових чисел для створення ключів або іншого криптографічного матеріалу. Зловмисники можуть скористатися цією слабкістю, щоб знайти ключі і отримати несанкціонований доступ до системи. 

ТОП-10 CVE з небезпечною генерації випадковості в 2022 році

CVE-2022-3724: Був виявлений недолік в генераторі випадкових чисел, що використовується мережевий підсистемою ядра Linux. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-33909: Був виявлений недолік в генераторі випадкових чисел, що використовується функцією шифрування файлової системи Linux ядра. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-3580: Виявлений недолік в генераторі випадкових чисел, що використовується контролером домену Samba Active Directory (AD DC). Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-28153: Був виявлений недолік в генераторі випадкових чисел, що використовується модулем PAM для сервера OpenSSH. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-23384: У генераторі випадкових чисел, що використовується бібліотекою OpenSSL, був виявлений недолік. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-3587: У генераторі випадкових чисел, що використовується бібліотекою cURL, був виявлений недолік. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-3611: Був виявлений недолік в генераторі випадкових чисел, що використовується стеком TCP/ІР в операційній системі FreeBSD. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-33034: У генераторі випадкових чисел, що використовується клієнтом OpenVPN Connect для Windows, була виявлена помилка. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2021-3731: У генераторі випадкових чисел, що використовується контейнер сервлетів Apache Tomcat, був виявлений недолік. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

CVE-2022-24441: У генераторі випадкових чисел, що використовується сервером API Kubernetes, була виявлена помилка. Зловмисник може використовувати цей недолік, щоб вгадати послідовність випадкових чисел і обійти заходи безпеки. 

Загальна методологія та контрольний список для генерації небезпечною випадковості

Визначте області, де використовується генерація випадкових чисел: Почніть з визначення областей в кодовій базі або системі, де використовується генерація випадкових чисел. Це може включати криптографічні функції, токени сеансу, посилання для скидання пароля та інші критично важливі для безпеки функції.

Проаналізуйте алгоритм генерації випадкових чисел: Після визначення галузей, де використовується генерація випадкових чисел, проаналізуйте алгоритм, який використовується для генерації випадкових чисел. Оцініть, використовує алгоритм криптографічно захищений генератор псевдовипадкових чисел (CSPRNG) або небезпечний генератор випадкових чисел.

Оцініть джерело ентропії: Якість джерела ентропії, використовуваного для заповнення CSPRNG, важливо для забезпечення випадковості генеруються чисел. Оцініть джерело ентропії і оцініть, чи достатній він для забезпечення високого ступеня випадковості.

Перевірте випадковість згенерованих чисел: проведіть статистичні тести для оцінки випадково згенерованих чисел. Якщо числа недостатньо випадкові, зловмисник може передбачити наступне число в послідовності.

Використовуйте вразливість: якщо згенеровані числа недостатньо випадкові, спробуйте використовувати уразливість для обходу заходів безпеки, отримання несанкціонованого доступу або виконання інших шкідливих дій.

Контрольний список:

  1. Використовуйте CSPRNG: переконайтеся, що для генерації випадкових чисел використовується криптографічно захищений генератор псевдовипадкових чисел (CSPRNG). Уникайте використання небезпечних генераторів випадкових чисел, таких як функція rand() в C.

  2. Використовуйте високоякісний джерело ентропії: Використовуйте високоякісний джерело ентропії для заповнення CSPRNG. Джерело ентропії повинен бути непередбачуваним і мати достатню довжину, щоб забезпечити випадковість генеруються чисел.

  3. Перевірте довжину згенерованих чисел: переконайтеся, що згенеровані числа досить довгі, щоб запобігти атаки методом перебору. Довжина згенерованих чисел повинна відповідати передбачуваному варіанту використання.

  4. Перевірте випадковість згенерованих чисел: проведіть статистичні тести для оцінки випадково згенерованих чисел. Перевірте, чи немає шаблонів або упереджень, які можуть бути використані зловмисником.

  5. Реалізувати безпечні значення за замовчуванням: Використовуйте безпечні значення за замовчуванням при реалізації генерації випадкових чисел. Це включає в себе використання надійних криптографічних алгоритмів і довжин ключів.

Поради:

  1. Використовуйте добре зарекомендував себе CSPRNG: розгляньте можливість використання добре зарекомендували себе CSPRNG, таких як той, який надається бібліотеки OpenSSL.

  2. Використовуйте апаратний джерело ентропії: Розгляньте можливість використання апаратного джерела ентропії, такого як апаратний генератор випадкових чисел, для забезпечення якості джерела ентропії.

  3. Використовуйте програмний джерело ентропії з обережністю: При використанні програмного джерела ентропії, такого як системні годинник або користувальницький введення, переконайтеся, що його якість досить для забезпечення випадковості.

  4. Уникайте використання передбачуваних значень: уникайте використання передбачуваних значень, таких як тимчасові мітки або додаткове лічильники, для заповнення CSPRNG.

Керівництво:

  1. Керівництво по тестуванню OWASP: Керівництво по тестуванню OWASP включає розділ, присвячений тестуванню слабких місць випадковості у веб-додатках.

  2. NIST SP 800-90A: Документ NIST SP 800-90A містить рекомендації щодо вибору криптографічних алгоритмів і генерації випадкових чисел.

  3. Куховарська книга OpenSSL: Куховарська книга OpenSSL містить рекомендації по використанню бібліотеки OpenSSL для генерації випадкових чисел.

Автоматизовані і ручні інструменти для використання небезпечною генерації випадковості

Ent: Ent - це тестова програма для перевірки послідовності псевдовипадкових чисел, призначена для виявлення потенційних спотворень і закономірностей у послідовності випадкових чисел.

Dieharder: Dieharder - це набір статистичних тестів для вимірювання якості генераторів випадкових чисел.

Набір статистичних тестів NIST: Набір статистичних тестів NIST являє собою набір статистичних тестів для вимірювання якості генераторів випадкових чисел.

OpenSSL: OpenSSL - це криптографічна бібліотека, яка включає генератор псевдовипадкових чисел.

Джон Різник: John the Ripper - це інструмент для злому паролів, який можна використовувати для перевірки випадковості паролів і інших випадкових рядків.

Hashcat: Hashcat - це інструмент для злому паролів, який можна використовувати для перевірки випадковості паролів і інших випадкових рядків.

Metasploit Framework: Metasploit Framework - це інструмент тестування на проникнення з відкритим вихідним кодом, який можна використовувати для перевірки безпеки систем і додатків.

Burp Suite: Burp Suite - це набір інструментів безпеки веб-додатків, який включає в себе сканер для виявлення вразливостей, у тому числі пов'язаних з генерацією випадкових чисел.

ZAP: ZAP - це сканер безпеки веб-додатків з відкритим вихідним кодом, що включає в себе сканер для виявлення вразливостей, у тому числі пов'язаних з генерацією випадкових чисел.

Користувач може бути захищений від небезпечної генерації випадковості

Використовуйте авторитетний сервіс або додаток: переконайтеся, що використовується вами сервіс або додаток є авторитетним і має історію серйозного відношення до безпеки.

Підтримуйте своє програмне забезпечення в актуальному стані: переконайтеся, що ваша операційна система, веб-браузер і програми оновлені останніми виправленнями безпеки.

Використовуйте двофакторну аутентифікацію: Двофакторна аутентифікація додає додатковий рівень безпеки вашого облікового запису і може допомогти захистити від атак, заснованих на небезпечною генерації випадковості.

Уникайте використання слабких паролів: використовуйте надійні, унікальні паролі для кожного облікового запису і уникайте використання паролів, які легко вгадати.

Будьте обережні з фишинговыми атаками: фішингові атаки можуть бути використані для того, щоб обманом змусити вас розкрити ваші облікові дані для входу або іншу конфіденційну інформацію. Будьте обережні з електронними листами або повідомленнями, в яких вас просять перейти по посиланню або надати особисту інформацію.

Використовуйте менеджер паролів: менеджер паролів може допомогти вам створювати надійні, унікальні паролі для кожного облікового запису і керувати ними, що спрощує запобігання використанню слабких паролів.

Перевірте наявність шифрування SSL / TLS: якщо ви використовуєте веб-службу, переконайтеся, що вона використовує шифрування SSL / TLS для захисту ваших даних при передачі.

Розгляньте можливість використання VPN: VPN може додати додатковий рівень безпеки, зашифрувавши ваш інтернет-трафік і приховати ваш IP-адресу.

Компанії та їх розробники можуть запобігти небезпечну генерацію випадковості

Використовуйте криптографічно захищений генератор псевдовипадкових чисел (CSPRNG): CSPRNG - це алгоритм, призначений для генерації випадкових чисел, які статистично непередбачувані і забезпечують високу ступінь випадковості. Розробники повинні використовувати добре відомий і протестований алгоритм CSPRNG, що відповідає галузевим стандартам, таким як алгоритм безпечного хешування (SHA), Розширений стандарт шифрування (AES) або алгоритм Рівеста–Шаміра–Адлемана (RSA).

Правильно посійте CSPRNG: Алгоритм CSPRNG вимагає початкового значення, відомого як початкове значення, для генерації послідовності випадкових чисел. Розробники повинні використовувати унікальні і непередбачувані вихідні дані, такі як системні дані, користувальницький введення або апаратний генератор випадкових чисел, щоб забезпечити випадковість. Важливо уникати використання передбачуваних або статичних початкових значень, таких як поточний час або фіксоване значення, які можуть зробити згенеровані числа уразливими для атак.

Використовуйте достатню ентропію: Ентропія відноситься до величини випадковості в системі або джерелі даних. Розробники повинні використовувати достатню ентропію для генерації випадкових чисел, які є більш безпечними і непередбачуваними. Прикладами джерел ентропії є апаратні події, такі як руху миші, натискання на клавіатуру або мережевий трафік. Також розробники можуть використовувати комбінацію декількох джерел ентропії для поліпшення випадковості.

Виконайте Адекватне тестування і валідацію: Розробники повинні ретельно перевірити та затвердити реалізацію CSPRNG, щоб переконатися, що вона дійсно генерує випадкові і непередбачувані числа. Вони повинні використовувати стандартні методи тестування, такі як статистичні тести Національного інституту стандартів і технологій (NIST), для перевірки якості випадкових чисел. Вони також повинні провести аудит коду на наявність слабких місць або вразливостей, які можуть поставити під загрозу CSPRNG.

Використовуйте методи безпечного кодування: Розробники повинні використовувати методи безпечного кодування, щоб звести до мінімуму ризик небезпечною генерації випадковості. Їм слід уникати використання слабких або застарілих функцій або алгоритмів генерації випадкових чисел, таких як функція rand() на мові C. Замість цього вони повинні використовувати добре відому бібліотеку CSPRNG або функцію, що надається мовою програмування. Вони також повинні впровадити механізми перевірки вхідних даних і обробки помилок, щоб запобігти несподівані або шкідливі вхідні дані.

Книги з оглядом Небезпечною генерації випадковості

"Black Hat Python: програмування на Python для хакерів і пентестеров" автор: Джастін Зейтц (2014): Ця книга являє собою введення в програмування на Python для пентестеров з акцентом на створення інструментів для агресивного тестування безпеки. Глава 9, "Злом мережі з допомогою Python", охоплює такі теми, як прослуховування пакетів і використання небезпечних генераторів випадкових чисел.

"Безпека веб-додатків: керівництво для початківців" Брайан Салліван і Вінсент Лью (2011): У цій книзі представлений огляд тестування безпеки веб-додатків, включаючи методи виявлення і використання вразливостей. Глава 3, "Архітектура і безпека веб-додатків", охоплює такі теми, як управління сеансами і генерація випадкових чисел.

"Основи злому і тестування на проникнення" Патрік Энгебретсон (2013): Ця книга являє собою введення в етичний злом і тестування на проникнення з акцентом на використання інструментів з відкритим вихідним кодом. Глава 8, "Уразливості веб-додатків", охоплює такі теми, як управління сеансами і небезпечна генерація випадкових чисел.

"Кулінарна книга з тестування на проникнення в Python" автор: Rejah Rehim (2015): У цій книзі представлена колекція рецептів для пентестеров на основі Python, включаючи методи виявлення і використання уразливостей у веб-додатках. Глава 8, "Атаки на стороні клієнта", охоплює такі теми, як використання небезпечних генераторів випадкових чисел.

"Розширене тестування на проникнення: злом найбільш захищених мереж у світі" автор: Уіл Аллсопп (2017): У цій книзі представлений розширений огляд методів тестування на проникнення, включаючи такі теми, як соціальна інженерія і тестування фізичної безпеки. Глава 4, "Веб-додатки", охоплює такі теми, як управління сеансами і небезпечна генерація випадкових чисел.

Корисні ресурси для освіти

Cryptopals Crypto Challenges: Це безкоштовний онлайн-курс, призначений для навчання концепціям криптографії та прикладної безпеки, включаючи небезпечну генерацію випадковості. Курс складається з серії завдань, які охоплюють різні теми, пов'язані з криптографією і безпекою, включаючи криптографічні, атаки по побічних каналах і багато іншого. Завдання призначені для послідовного виконання і забезпечують практичний досвід рішення реальних криптографічних завдань.

Посилання: https://cryptopals.com/

OWASP Top Ten: Перша десятка OWASP - це список десяти найбільш критичних ризиків безпеки веб-додатків, включаючи небезпечну генерацію випадковості. Веб-сайт OWASP надає детальну інформацію про кожного ризику, а також рекомендації по запобіганню і виявленню цих вразливостей. Цей ресурс корисним для розуміння впливу небезпечною генерації випадковості на безпеку веб-додатків.

Посилання: https://owasp.org/Top10/

HackTheBox: HackTheBox - це онлайн-платформа, яка надає ряд завдань в області кібербезпеки, включаючи завдання, пов'язані з криптографією і небезпечною генерацією випадковості. Завдання призначені для перевірки навичок учасників у різних областях кібербезпеки, включаючи тестування на проникнення, безпека веб-додатків і багато іншого. Учасники можуть працювати над завданнями індивідуально або в командах і заробляти очки в залежності від своїх результатів.

Посилання: https://www.hackthebox.eu/

Тестування випадковості: це безкоштовний онлайн-інструмент, який дозволяє користувачам перевіряти якість генераторів випадкових чисел. Інструмент надає ряд статистичних тестів, які можуть бути використані для оцінки випадковості послідовності чисел. Тести включають частотні тести, серійні тести і багато іншого і можуть бути використані для виявлення слабких місць у генераторах випадкових чисел.

Посилання: https://www.randomnesstesting.com/

Спеціальна публікація NIST 800-90A: Це публікація Національного інституту стандартів і технологій (NIST), в якій містяться рекомендації по розробці і впровадженню генераторів випадкових чисел. Публікація включає набір статистичних тестів, які можуть бути використані для оцінки якості генераторів випадкових чисел, а також керівництво з використання джерел ентропії та інші ключові міркування для безпечної генерації випадкових чисел.

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

Висновок

Небезпечна генерація випадковості є серйозною уразливістю в кібербезпеки, яка може призвести до різних атак і компрометації конфіденційної інформації. Коли криптографічні ключі, паролі або інші секретні дані генеруються з використанням небезпечних генераторів випадкових чисел, зловмисники потенційно можуть передбачити або вгадати ці значення і отримати несанкціонований доступ до системи або даних.

Одна з головних проблем у запобіганні небезпечною генерації випадковості полягає в тому, що її може бути важко виявити. У багатьох випадках наслідки небезпечною генерації випадковості видно не відразу, і може пройти якийсь час, перш ніж буде виявлена уразливість і використана. Це робить необхідним для розробників прийняття упереджувальних заходів по запобіганню небезпечною генерації випадковості, таких як використання надійних джерел ентропії і ретельне тестування і валідація генераторів випадкових чисел.

Вплив небезпечною генерації випадкових чисел може бути значним, особливо в контексті веб-додатків і інших онлайн-сервісів, які покладаються на безпечну генерацію випадкових чисел. Зловмисники, здатні скомпрометувати ці системи потенційно можуть отримати доступ до конфіденційної інформації, скомпрометувати облікові записи користувачів або здійснити інші шкідливі дії.

Таким чином, небезпечна генерація випадковості є серйозною уразливістю кібербезпеки, яка може мати значні наслідки для безпеки та конфіденційності даних. Розробникам і фахівцям з безпеки важливо знати про цей ризик і приймати відповідні заходи для її запобігання і пом'якшення.

Інші Послуги

Готові до безпеки?

зв'язатися з нами