В программном обеспечении сети LinkedIn найдена уязвимость безопасности

В программном обеспечении сети LinkedIn найдена уязвимость безопасности

Профессиональная социальная сеть LinkedIn имеет в своем программном обеспечении ряд уязвимостей, ставящих под угрозу пользовательские аккаунты и позволяющих потенциальным взломщикам получать доступ к данным участников LinkedIn без соответствующего разрешения. Об этом сообщают независимые индийские ИТ-специалисты, работающие в рамках проекта WTFuzz.



 Риши Наранг, независимый ИТ-специалист, говорит, что технически уявзимость связана с файлами-идентификаторами, так называемыми cookie, которые выдаются пользовательскому браузеру для идентификации со стороны самой LinkedIn как легитимного пользователя. Проблема заключается в том, что серверное ПО создает cookie под общим именем LEO_AUTH_TOKEN, который действует без истечения целый год, передает cybersecurity.

Наранг говорит, что подавляющее большинство сайтов сейчас выдают клиентским компьютерам cookie для идентификации, но большинство этих файлов имеют срок истечения от 30 до 180 минут, после чего клиенту необходимо авторизоваться повторно. По непонятным причинам у LinkedIn срок жизни cookie был увеличен до 1 года.

По словам Наранга, cookie с большим сроком жизни - это удобно для легитимного пользователя, так как позволяет ему избегать лишних вводов логинов и паролей, но с другой стороны перехват таких файлов дает все эти преимущества хакеру. Дополнительную угрозу создает и тот факт, что передаются cookie по открытым каналам связи, без какого-либо шифрования.

Технически, говорят индийские специалисты, верным решением было бы как минимум сократить срок жизни cookie до 30-60 минут, а также предоставить пользователям на выбор возможность входа через систему SSL.

Наранг говорит, что многие сайты имеют не совсем корректно выставленное время жизни cookie, однако в случае в LinkedIn эта проблема приобретает острый характер ввиду того, что пользователи этой сети оставляют здесь массу своих персональных и деловых данных.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru