Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

В менеджере пакетов Homebrew после аудита обнаружили 25 уязвимостей, которые могли позволить злоумышленникам выполнить вредоносный код и модифицировать сборки бинарников.

В теории эксплуатация этих брешей позволит атакующим контролировать поток CI/CD и вытащить секреты. Проблемы удалось выявить в ходе аудита кода, который провели специалисты Trail of Bits в августе 2023 года.

Ни одна из уязвимостей не получила статус критической, команда разработчиков Homebrew уже устранила 16 брешей и при этом работает над патчами ещё для трёх.

14 получили среднюю степень риска, две — низкую, семь стали просто информационными, а статус ещё двух не раскрывается.

Среди багов есть возможность изменения локального пути (path traversal), выход за пределы песочницы, недостаточные проверки, слабая криптография, возможность повышения прав и использование устаревшего кода.

«Большая поверхность API и CLI Homebrew открывает потенциальному злоумышленнику возможность для локального выполнения кода за пределами песочницы», — пишут специалисты Trail of Bits.

В отчёте (PDF) также упоминается, что у модели безопасности Homebrew нет чёткой документации, а пакеты могут использовать ряд способов для повышения своих прав.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru