Российский исследователь взломал репозиторий и багтрекер Ruby on Rails

Российский исследователь взломал репозиторий и багтрекер Ruby on Rails

Проникновение было осуществлено с целью наглядно продемонстрировать наличие изъяна в системе безопасности среды Ruby on Rails и веб-приложений, разработанных с ее помощью. До этого специалист активно пытался убедить разработчиков в серьезности проблемы, однако не встретил понимания и решил последовать старому правилу - лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать.

Среда Ruby on Rails предназначена для построения веб-приложений на языке Ruby. Ее основная задача состоит в упрощении и оптимизации процесса разработки программных продуктов. Одним из наиболее популярных сетевых проектов, при создании и сопровождении которого применялась эта среда, является GitHub - крупная платформа для хранения исходных кодов и совместной работы над ними. На этой площадке размещается в том числе и официальный репозиторий Ruby on Rails вкупе с системой отслеживания ошибок и изъянов в ПО.

В четверг отечественный исследователь заявил об уязвимости в этой программной среде, отметив, что ее успешная эксплуатация может окончиться введением посторонних сведений в базу данных приложений Ruby on Rails через внешние веб-формы - почти как в случае с SQL-инъекциями. Проблема произрастает из функции под названием "массовое назначение", особенности которой можно злонамеренно использовать - если не приняты надлежащие меры безопасности. Вообще говоря, теоретическая возможность злоупотребления этим функционалом была описана еще несколько лет назад, однако команда Ruby on Rails сочла, что ответственность за управление "массовым назначением" должна лежать на самих разработчиках программных продуктов.

"Массовое назначение" - это функция управления программными атрибутами. Программисты Ruby on Rails предпочли использовать подход белого списка: по умолчанию разрешено изменять все атрибуты, а создатели веб-приложений должны самостоятельно составлять черный список тех параметров, которые потенциально опасны и запрещены к модифицированию. Альтернативный подход диаметрально противоположен (и более безопасен): запретить изменение всех атрибутов и возложить на разработчиков задачу их выборочной активации по мере необходимости и целесообразности.

Такая организация работы с атрибутами потенциально приводит к возникновению множества недостаточно защищенных сетевых ресурсов, о чем и говорил российский специалист в своем заявлении. После безуспешных попыток убедить в этом команду Ruby on Rails он решил показать, что даже один из наиболее успешных проектов, вышедших из этой среды - GitHub, - не обеспечен надлежащей защитой от "массового назначения". Создав ложную запись с особыми параметрами в багтрекере, он впоследствии сумел подменить публичный ключ одного из разработчиков своим собственным и присвоить права на доступ к репозиторию. Это позволило ему ввести в проект новый файл, продемонстрировав тем самым, что исходные коды Ruby on Rails подвержены риску несанкционированной модификации.

Администрация GitHub оперативно устранила уязвимость и начала общий аудит с целью обнаружить новые потенциальные изъяны. Учетная запись исследователя была приостановлена, но затем возобновлена - когда технические специалисты проекта убедились, что в его действиях не было злого умысла. По-видимому, теперь разработчики Ruby on Rails не будут столь категоричны в своих суждениях и с большей охотой займутся поиском решений проблемы "массового назначения".

PC World

Письмо автору

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru