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

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru