El día que consiga que vuelvan a funcionar las categorías y las etiquetas se podrá ver cómo hemos hablado bastantes veces de aleatoriedad. Traemos hoy aquí Random Numbers From Outer Space donde hablan del tema desde otra perspectiva.

Siempre decimos lo importantes que son los números aleatorios en seguridad y en este caso hablan de usar la radiación de fondo. Se usa un detector de muones, que son partículas subatómicas más pesadas.

Muons are subatomic particles that are like electrons, but much heavier, and are created when pions enter the atmosphere and undergo radioactive decay. The Geiger-Müller tube, mainstay of Geiger counters the world over, detects these incoming muons and uses them to generate the number.

Curioso.

La promesa de la nube (ajena) es ahorro en costes (no tener que adquirir, instalar, ni mantener infraestructura). No obstante, eso no significa que no haya costes que haya que vigilar y tratar de mejorar. De eso nos habla Three ways to reduce the costs of your HTTP(S) API on AWS.

Empiezan hablando de sus medidas: reciben, almacenan y procesan eventos relacionados con juegos de 1200 millones de jugadores en cerca de 90,000 juegos.

Here at GameAnalytics, we receive, store and process game events from 1.2 billion monthly players in nearly 90,000 games.

Esto se traduce en alrededor de cinco mil millones de peticiones diarias, cada una de ellas con dos o tres eventos de unos pocos kilobytes.

We get approximately five billion requests per day, each typically containing two or three events for a total of a few kilobytes.

Y eso tiene un coste, claro:

So what would you guess is the greatest cost associated with running this system on AWS, with a fleet of EC2 instances behind a load balancer?

La mayoría, datos que van hacia afuera:

We wouldn’t have guessed that the greatest part of the cost is for data transfer out. Data transfer in from the Internet is free, while data transfer to the Internet is charged between 5 and 9 cents per gigabyte.

Los trucos son sencillos, en algunos casos:

• Reducir las cabeceras HTTP, para bajar de 333 bytes a 109

Sending 109 bytes instead of 333 means saving $56 per day, or a bit over $1,500 per month.

• Reducir la negociación del TLS, basado en la recuperación de sesiones TLS.

That leaves reducing the number of handshakes required by reducing the number of connections that the clients need to establish. […] This reduced data transfer costs by an additional 8%.

• Verificar los certificados, que típicamente también son demasiado grandes. Sobre todo si hay una cadena de confianza para establecer la validez del nuestro.

So given that the clients establish approximately two billion connections per day, we’d expect to save four terabytes of outgoing data every day. The actual savings were closer to three terabytes, but this still reduced data transfer costs for a typical day by almost $200.

Una lectura interesante.

Últimamente se ha empezado a dar relevancia a las contraseñas y a los consejos sobre cómo construirlas. Se utilizan con cierta frecuencia consejos que ya no deberían darse y en Your xkcd passwords are pwned habla de uno de ellos en particular, que no es muy recomendable.

En primer lugar, recordar que las contraseñas es algo que todo el mundo cree que comprende, pero es algo mucho más difícil de lo que pensamos, fundamentalmente porque no tienen en cuenta a los atacantes de verdad:

Passwords are incredibly hard to “get right.” In fact, there’s a pretty solid argument to be made that they can never be right (at least when used as a sole authN factor.) Yet we are inundated with “experts” telling us fantastic stories about how secure the right password policy can be. The biggest problem here is these policies aren’t modeling real world attackers

Los consejos habituales son: más de 8 caracteres (más mejor), tener una mayúscula, una minúscula y un número.

Pero la fortaleza de una contraseña, ¿de dónde viene? En realidad una contraseña es mejor si es más complicado obtenerla para un atacante, que no es algo fácil de medir:

Ideally, the strength of a password should be the approximate measure of how difficult it would be for an attacker to recover said password. Except it gets a little more complicated than that. How do we determine something is even difficult?

Las últimas recomendaciones, además, contradicen cosas que se han dicho siempre: ya no se debe forzar la complejidad, no se deben caducar y algunas reglas más de las que ya hemos hablado a veces:

We now have some recommendations like: * no complexity requirements * no password expiration period * no password hints * no truncation of secrets * tagging SMS OTPs as “RESTRICTED” * and some other good things…

El consejo del conocido cómic tiene una cosa buena: aleatoriedad real (con dados).

Tiene cosas malas, relacionadas con la dificultad de elegir buenas combinaciones de palabras, pero también la medición de entropía (que es compleja); otro error es asumir que los ‘malos’ utilizan sólo la fuerza bruta y, finalmente, cuatro palabras seguramente son pocas en este momento.

También cosas feas: al final la gente elige las palabras según su criterio, y eso reduce mucho las posibilidades, llegando a adivinar las contraseñas en unos días:

If you haven’t already guessed, I got a password in less than that. After 6 days, I cracked the password for a senior systems administrator who held highly sensitive privileges to the entire infrastructure. (This was definitely an epic moment for me.)

Termina dando los siguientes consejos: si queremos utilizar el método, deberíamos utilizar 6 palabras como mínimo, con una buena cantidad de palabras para elegir, de forma aleatoria y añadiendo espacios entre ellas.

Also, if you’re going to use diceware, make sure you do it right: Use a minimum of 6 base words. Use a decently sized pool of candidates for selection (Diceware’s recommendation of 6^5 seems like a good bar.) Make sure your selections are chosen at random. (Do not pick them yourself.) Go ahead an use spaces in your passwords. Use all the spaces! It really does make a difference

Igual lo he resumido excesivamente, vale la pena leerlo.

En Email authentication: SPF, DKIM and DMARC out in the wild un repaso de las distintas tecnologías de autentificación de correo y su uso por ahí.

Empieza recordando que el correo utiliza protocolos muy antiguos y que nacieron en épocas más ‘apacibles’ de la red.

Email authentication has had a turbulent history - SMTP did not have a native form of authentication when it was designed, and all modern authentication methods are built on top of that system.

Hay una cantidad de métodos que permiten mejorar la cosa, como SPF, DKIM, y DMARC y el objetivo era verificar cuánto se utilizan.

Since then we’ve got a variety of tools to attempt to verify emails, including SPF, DKIM, and DMARC, and I wanted to explore the actual usage of these authentication methods by the most popular sites

SPF (Marco de política de remitente, Sender Policy Framework permite al propietario de un dominio especificar los servidores desde los que envía correo y al receptor verificar los remitentes de un determinado dominio:

SPF, or Sender Policy Framework, is a protocol that allows the owner of a domain to specify which mail servers they’ll be sending mail from.

Sin embargo, de los 100 dominios más importantes casi todos lo usan con ‘suavidad’:

For the top 100 domains, 50 of them have all set to softfail, whose intended action is accept but mark - this effectively says that any email received from a non-designated sender should be accepted but “marked” (which has no specific action associated - some providers drop the email, others send to junk, and others send to inbox).

Y algo parecido sucede con las 500 empresas más importantes según Fortune.

DKIM (Correo Identificado con Claves de Dominio, DomainKeys Identified Mail) utiliza claves que se publican en el DNS y que también pueden utilizarse para verificar que los correos vienen de donde deben. Desafortunadamente no es fácil verificar su uso en un análisis como el que se realizó.

Finalmente, DMARC (Autentificación, Informe y Conformidad basada en el dominio de un mensaje Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance) es otro mecanismo que permite publicar una política en el DNS para especificar qué mecanismo se utiliza de los anteriores.

De los 100 dominios más importantes sólo 74 lo tienen activado:

Of the top 100, only 74 of them have DMARC policies set up.

Y para las empresas del Fortune 500 la cosa baja un poco:

Of the fortune 500, only 329 of them have DMARC policies set up, or a 66% implementation rate.

Otra herramienta sería el DNSSEC (DNS seguro) y en este caso, sólo un 6% de los 100 más importantes lo tienen y para el Fortune 500 estaríamos hablando de un 2.8%.

For the Top 100 sites, only 6 of them are using DNSSEC (a 6% implementation rate). For the Fortune 500, it’s even worse, at 14, or a 2.8% implementation rate.

En definitiva, una tasa baja de adopción y en los casos que se adopta, sin demasiado interés.

I was fairly surprised at the low adoption rates for the various security features above. If I had to guess it’s because of the haphazard nature of email systems growth. When there wasn’t one standardized security methodology from the beginning, each system will slowly build out its own, becoming a frankenstein monster of proprietary software and incorrectly implemented standards.

En How Facebook Avoids Ad Blockers un poco de web y cómo la conocida empresa evita que bloqueemos sus anuncios.

Hoy en día es bastante habitual que naveguemos con algún sistema para evitar ver anuncios. En el caso de Facebook, se utilizan algunos trucos para que no tengamos otro remedio que verlos.

Por ejemplo, la etiqueta de anuncio está separada carácter a carácter:

At first glance blocking these ads seems simple. Look for elements with the text containing ‘Sponsored’. […] First, Facebook doesn’t actually have ‘Sponsored’ in their HTML. At least, not together as we would think. In the DOM, ‘Sponsored’ is actually broken up character by character.

No sólo eso, sino que la ‘esconde’ en los atributos de las etiquetas:

<span>
  <span data-content="S"></span>
  <span data-content="p"></span>
  <span data-content="o"></span>
 ...

Y también utiliza otras técnicas de ofuscación, insertando textos intermedios y otras ‘diabluras’, como caracteres invisibles:

These values are entirely random characters, with a random number of DOM nodes between them. Invisible characters.

Curioso.