Проблемы с некорректной очисткой остаточных данных в клиенте Tor и OpenSSL

Проблемы с некорректной очисткой остаточных данных в клиенте Tor и OpenSSL

В процессе анализа исходных текстов клиента для работы в анонимной сети Tor обнаружена необычная уязвимость, которая может привести к оседанию в системной памяти остаточных данных, которые могут содержать конфиденциальную информацию, например, введённые пароли. Интерес представляет то, что формально код Tor не содержит ошибок и уязвимость является следствием особенностей работы некоторых компиляторов.

Проблема связана с тем, что Tor использует для очистки кэша функцию memset(), которая игнорируется в результате работы оптимизаторов некоторых компиляторов, что может привести к появлению неочищенных областей памяти после закрытия приложения, сообщает opennet.ru. Например, при выборе режима оптимизации на скорость (-O2) Microsoft Visual Studio 2010 просто удаляет вызов memset при обнулении данных, если буфер в дальнейшем не используется в коде.

В качестве примера корректного подхода к очистке буферов приводится OpenSSL, в котором для очистки создана специальная функция, затирающая содержимое буфера случайными данными. Но из-за ошибки в вычислении размера буфера при вызове данной функции, она затирает только первые 4 байта (вместо размера буфера передаётся размер указателя на буфер), оставляя содержимое неизменным.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru