Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

В CouchDB была обнаружена уязвимость, вызванная несоответствием между собственным парсером JSON и JSON-парсером Javascript, используемым во время проверки документа. Поскольку базы данных CouchDB открыты для доступа через интернет, эта брешь может поспособствовать эскалации привилегий и удаленному выполнению кода на большом количестве установок.

CouchDB написана на языке Erlang, но позволяет указывать сценарии проверки документов в Javascript. Эти сценарии автоматически оцениваются при создании или обновлении документа. CouchDB управляет учетными записями пользователей через специальную базу данных — _users.

Когда вы создаете или изменяете пользователя в базе данных CouchDB, сервер проверяет изменение с помощью функции Javascript validate_doc_update, чтобы удостовериться, что это не попытка сделать себя администратором, например.

«Проблема в том, что существует расхождение между JSON-парсером Javascript (используемым в скриптах проверки) и тем, что используется внутри CouchDB, называемым jiffy», — пишет эксперт, обнаруживший брешь.

Далее специалист привод куски кода для демонстрации этой разницы:

Erlang:

> jiffy:decode("{\"foo\":\"bar\", \"foo\":\"baz\"}"). 
{[{<<"foo">>,<<"bar">>},{<<"foo">>,<<"baz">>}]}

Javascript:

> JSON.parse("{\"foo\":\"bar\", \"foo\": \"baz\"}")
{foo: "baz"}

Для данного ключа парсер Erlang сохранит оба значения, а вот Javascript-парсер сохранит только последнее, что позволит обойти все соответствующие проверки ввода и создать пользователя с правами администратора.

Исследователь указывает на то, что использовать несколько парсеров для обработки одних и тех же данных не очень правильно. Он предлагает сделать все возможное, чтобы не было никаких функциональных различий между парсерами, если есть необходимость использовать несколько.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru