Adobre lança ferramenta aberta de segurança
A Adobe disponibilizou em código aberto uma ferramenta projetada para identificar strings geradas aleatoriamente em qualquer texto simples.
Batizada de Stringlifier, a ferramenta foi escrita em Python e aproveita o aprendizado de máquina para diferenciar sequências de caracteres aleatórios de sequências de texto normais.
O projeto de código aberto deve ser útil ao analisar os logs de segurança e de aplicativo ou ao tentar descobrir credenciais que podem ter sido acidentalmente expostas.
Quer se trate de hashes, chaves de API, senhas geradas aleatoriamente ou outros tipos de strings aleatórias em código-fonte, logs ou arquivos de configuração, Stringlifier deve ajudar a identificá-los facilmente.
O código-fonte do Stringlifier foi publicado no repositório GitHub público da Adobe, mas a gigante do software também disponibilizou um pacote de instalação “pip” (instalador de pacote Python) com um modelo pré-treinado incluído.
A Adobe afirma que já usou a ferramenta para identificar strings aleatórias ao procurar anomalias em conjuntos de dados, além do utilitário de código aberto chamado Tripod .
A equipe usou várias abordagens para pré-processar e converter strings longas em forma numérica, mas essas abordagens encontraram um obstáculo ao encontrar strings aleatórias, interrompendo o algoritmo de agrupamento.
Substituindo todas as sequências de caracteres aleatórios por <RANDOM_STRING> , a equipe foi capaz de agrupar tipos semelhantes de linhas de comando mais facilmente, mesmo se eles empregassem hashes aleatórios em seus parâmetros.
“Esperamos que você ache o stringlifier útil. Todo o código-fonte está disponível no repositório GitHub da Adobe. Você também pode encontrar todos os nossos outros projetos de código aberto das equipes de segurança da Adobe nesse repositório. Estamos ansiosos para receber comentários e contribuições são sempre bem-vindas ”, observa Adobe.
A empresa também fornece informações sobre como começar a usar o Stringlifier, bem como sobre como os usuários podem treinar seus próprios modelos ao procurar detectar diferentes tipos de strings.
Fonte: https://www.securityweek.com/adobe-open-sources-tool-sanitizing-logs-detecting-exposed-credentials
