Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Эксперты GitGuardian в своём отчете за 2023 год обнародовали информацию более чем о 10 миллионах раскрытых секретов и ключей аутентификации в публичных коммитах GitHub.

К ним относятся пароли, ключи API и другие учетные данные. Поразительно, но к 2024 году стало известно о новых прецедентах – более 12,8 млн раскрытых секретов в GitHub, а так же о некотором числе утечек в популярном репозитории Python PyPI, которые содержат более 20 терабайт файлов в свободном доступе.

По словам GitGuardian, за 2023 год ключи API OpenAI, ключи API Google и ключи Google Cloud стали самыми распространенными обнародованными секретами. К сожалению, это влечет за собой возможность несанкционированного доступа угрозу утечки данных. Ведь любому грамотному специалисту будет по силам найти один общий формат секрета, написав регулярное выражение и использовав автоматизацию проверок на валидность. Тем самым он добывает конфиденциальную информацию.

К сожалению, доверие к публичным репозиториям падает. Ключи, опубликованные в GitHub или PyPI, считаются изначально скомпрометированными. Исследователи провели ряд тестов, где honeytoken (своего рода "разряженный" API-ключ, не имеющий доступа ни к каким ресурсам) проверялся на валидность ботами в течение минуты после публикации на GitHub.

Honeytokens остаются недооцененными, ведь они выступают в роли "доносчика" для все большего числа разработчиков. Они помогают увидеть, что кто-то шпионил там, где вы их разместили, и получить некоторую информацию на основе данных телеметрии, собранных при использовании honeytoken.

Больше всего беспокойства вызывает не только факт, что при публикации секрета злоумышленник может добраться до cloud bill, но и возможность утечки более серьёзной информации при избыточных полномочиях секрета.

Если вдруг вы обнаружили утечку секрета в публичной коллекции исходного кода, то для начала — отзовите его. Помните, что как только ваш секрет опубликован, то он с большой вероятностью уже скопирован. Несмотря на то, что исходный код находится в закрытом хранилище, злоумышленники способны получить доступ к ним при помощи социальной инженерии, фишинга и утечки секретов.

Нужно понимать, что секреты в исходном коде рано или поздно обнаруживаются как в частном хранилище, так и в публичном реестре. Чтобы хоть каким-то способом обезопасить себя, придерживайтесь следующих правил:

  • не храните секреты открытым текстом в исходном коде;
  • ограничивайте привилегии, которые эти секреты предоставляют;
  • если вы обнаружили утечку секрета, отмените его;
  • внедрите автоматизацию, подобную той, что предлагает GitGuardian.

Следуя данным правилам, вам, возможно, не придется сталкиваться с утечкой секретов.

Напомним, в конце прошлого месяца популярный репозиторий Python Package Index (PyPI) ограничил возможность регистрации новых пользователей после масштабной вредоносной кампании по распространению трояна, похищающего данные.

А в январе GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных.

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru