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

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru