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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru