Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

В GitHub Enterprise Server (GHES) была обнаружена критическая уязвимость (CVE-2024-4985), которая позволяла злоумышленнику получить несанкционированный доступ с правами администратора без предварительной аутентификации.

Преступнику не требовалось наличие учётной записи для совершения атаки. Уязвимости был присвоен наивысший уровень опасности (10 из 10).

GHES — это платформа, которая позволяет локально развернуть на серверах компании обособленное окружение для совместной разработки программного обеспечения в организации на основе технологий GitHub.

Уязвимость затрагивает все версии GHES до 3.13.0 и была устранена в версиях 3.9.15, 3.10.12, 3.11.10 и 3.12.4.

В сообщении компании говорится, что атака осуществлялась через подделку ответа SAML в экземплярах, использующих аутентификацию SAML по единому входу (SSO) с дополнительной функцией зашифрованных утверждений.

GitHub также отметил, что зашифрованные утверждения не включены по умолчанию. Баг не влияет на экземпляры, которые не используют единую авторизацию SAML (SSO), и на те, что используют аутентификацию SAML SSO без зашифрованных утверждений.

Зашифрованные утверждения позволяют администраторам сайтов повысить безопасность экземпляра GHES с помощью SAML SSO, зашифровав сообщения, которые поставщик идентификационных данных SAML (IdP) отправляет в процессе аутентификации.

Специалисты рекомендуют организациям обновиться до последней версии, чтобы защитить себя от потенциальных угроз безопасности.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru