Hace mucho que no hablamos de algoritmos evolutivos y su utilización para buscar fallos. En Facebook’s evolutionary search for crashing software bugs nos contaban como utilizan en Facebook estas ideas.

Cuando hacemos análisis de software hay fundamentalmente dos aproximaciones: análisis estático (recorremos el código buscando indicios de que algo puede ir mal) o dinámico (ejecutamos el programa con entradas diversas y vemos si falla).

En este segundo caso, el problema es encontrar entradas adecuadas. Ya hemos hablado del fuzzing (entradas aleatorias, para encontrar respuestas inesperadas o no suficientemente planificadas). Pero si estamos interesados en buscar fallos (y no simplemente esperar a ver si aparecen con pruebas aleatorias) puede ser interesante hacer pruebas con más ‘intención’.

There are a lot of dynamic analysers out there, but none like Sapienz, according to Facebook. The biggest problem with dynamic testing is finding the right inputs that cause an app to crash.

Y aquí entran en juego los algoritmos evolutivos: orientar la búsqueda con parámetros adecuados para probar lo que nos pueda interesar más, que es encontrar fallos en el programa.

Como tiene que ser, el proyecto tiene información en Sapienz: Intelligent automated software testing at scale y no dan muchos detalles, pero cuentan como el sistema es capaz de determinar entradas adecuadas para encontrar posibles fallos.

Sapienz samples the space of all possible tests, using intelligent computational search and an approach called search-based software testing. An important design principle is that Sapienz tests through the UI, so issues Sapienz reports to engineers can be found through the UI. This avoids the false positives that bedevil many test design approaches, but it makes it more challenging to provide guidance to the computational search.

Los algoritmos evolutivos, me permito recordar, nos permiten explorar espacios de búsqueda favoreciendo algunos tipos concretos de soluciones con un grado de efectividad bastante alto.

No es la primera vez que traemos un caso similar. En Analysis of the Alexa Top 1M sites la gente de Mozilla nos contaba cómo habían examinado las cabeceras de seguridad del primer millón de sitios más importantes según Alexa y los resultados son esclarecedores. Los sitios van mejorando, aunque la mayoría de las cabeceras tienen un uso puramente testimonial.

Habrá a quien le tranquilice esto: ‘ellos tampoco las usan’. Sin embargo, y tratando de sacar partido de la información, el visitante menos acostumbrado podrá sacar partido de la lista de cabeceras examinada que, además de servirle para el descubrimiento de nuevas fuentes de preocupaciones, le ayudará a pensar en la configuración de su próximo proyecto.

Interesante.

Ya hace tiempo que no hablamos de aleatoriedad. En este caso vamos un paso más allá y traemos este ‘draft’ sobre las consecuencias de tener determinados identificadores en algunos protocolos: Security and Privacy Implications of Numeric Identifiers Employed in Network Protocols.

La mayoría de los problemas han tenido que ver, tradicionalmente, con la predicibilidad tanto en números de secuencia, como en otros identificadores necesarioes en los protocolos.

En este momento va por la versión tercera y se analizan algunos algoritmos frecuentes de generación de estos identificadores (Sección 8), con los problemas de unicidad, predictibilidad. También las vulnerabilidades frecuentes (Sección 9).

Estos identificadores utilizados en protocolos deberían:

• Estar bien identificadas las cuestiones relacionadas con la interoperabilidad.
• Proporcioncionarse un análisis desde el punto de vista de seguridad y privacidad
• Recomendar algoritmos que mitiguen los problemas indentificados.

Un tema que no siempre se tiene presente y que tiene su importancia.

Lo miremos como lo miremos, somos gente confiada. Queremos compartir y lo hacemos con pocas precauciones. O esa es la conclusión habitual, que ya no nos sorprende mucho. En Keys, tokens and too much trust found in container images hablaban del tema relacinado con la compartición de contenedores.

Comprobaron las 1000 imágenes de contenedores más populares para ver qué encontraban por ahí y encontraron que al menos el 67% de las imágenes contenían, al menos, un secreto:

To get a taste of the prevalence of such secrets, we scanned the top 1,000 most popular container images found on public registries. We were not only looking for default passwords, but mostly for less obvious examples of secrets. We selected only the latest images, from the top starred public repositories. What we found convinced us that the risk is very real, as 67% of images had at least one form of a secret.

Tokens de acceso, certificados, máquinas no confiables aceptadas como si lo fueran, ficheros de autorización de contraseñas (authorized_keys), etc.

Compartir es bueno. Pero hay que hacerlo con cuidado.

Es frecuente criticar a los usuarios por caer en las trampas más burdas y perjudicar la seguridad de la organización. Sin embargo, cualquier experimento que se haga muestra que los usuarios (de los más diversos perfiles) caen. Así que algo tendremos que hacer los técnicos para evitarlo.

En Here’s How Easy It Is to Get Trump Officials to Click on a Fake Link in Email hablan de un experimento contra políticos de perfil alto:

So, three weeks ago, Gizmodo Media Group’s Special Projects Desk launched a security preparedness test directed at Giuliani and 14 other people associated with the Trump Administration. We sent them an email that mimicked an invitation to view a spreadsheet in Google Docs.

¿Qué sucedió?

Algunos ignoraron el correo (decisión correcta), pero más de la mitad pincharon en el enlace, algunos varias veces:

Some of the Trump Administration people completely ignored our email, the right move. But it appears that more than half the recipients clicked the link: Eight different unique devices visited the site, one of them multiple times.

Aparentemente nadie introdujo datos (pero había avisos) y ya sabemos que el solo hecho de pinchar puede ser problemático. Un par de personas preguntaron para no pinchar sin saber (bien).

Curioso.