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.

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