Digital Security помогла корпорации Oracle в устранении опасной уязвимости

Digital Security помогла корпорации Oracle в устранении опасной уязвимости

Детали уязвимости были частично раскрыты ещё 2 года назад на конференции BlackHat в Вашингтоне, где Александр Поляков (технический директор Digital Security) рассматривал архитектурные проблемы разных бизнес-приложений, а сама проблема была обнаружена ещё годом ранее в рамках одного из проектов по аудиту защищённости ERP-системы JD Edwards.

Проблема заключается в том, что файл конфигураций JDE.INI, в котором, кроме всего прочего, хранятся аутентификационные данные пользователей для подключения к СУБД, зачастую присутствует на рабочих станциях пользователей, что позволяет любому легитимному пользователю при желании получить полный доступ к ERP-системе.

«По непонятным причинам Oracle  занизила  CVSS-рейтинг опасности данной уязвимости (что, кстати, происходит уже не в первый раз). В то время как для стандартных уязвимостей этот рейтинг показывает адекватные результаты, для некоторых нетипичных уязвимостей он оказывается не совсем точным. Учитывая, что разработчик может сжульничать, например, указав частичное влияние на КЦД вместо полного, критичной уязвимости в итоге присваивается  рейтинг 3.5 (низкая критичность). В действительности же уязвимость, позволяющую любому пользователю  ERP-системы получить доступ ко всем данным и присвоить себе любые права, сложно назвать низкой», – возмутился Александр Поляков.

Стоит отметить, что эта проблема поднималась и коллегами из компании ApplicationSecurity в интервью на PCWorld:

“Oracle likes to downplay the risk of its vulnerabilities," said Alex Rothacker, director of security research for AppSec. As a result, organizations using Oracle's vulnerability ratings to prioritize system updates may unduly delay applying some critical patches, he said.

Процесс аутентификации в системе JD Edwards реализован так.

1) Пользователь вводит своё имя (например, APPUSER) и пароль (например, APPASSWORD) в клиентском приложении.

2) Клиентское приложение пытается подключиться напрямую к  СУБД JD Edwards, используя имя пользователя JDE (по умолчанию) и пароль для этого пользователя, который читается с конфигурационного файла клиентской рабочей станции JDE.INI  (пароль хранится в поле “SECURITY” и по умолчанию имеет значение JDE).

3) Получив прямой доступ к СУБД, клиентское приложение проверяет пароль пользователя APPUSER в таблице F98OWSEC, и если пароль подходит, то отрисовывает интерфейс пользователя на основе его ролей из таблицы  APPUSERS.

Такого рода аутентификация не выдерживает никакой критики, так как реализуется, по сути, на клиенте. Если злоумышленник получил доступ к рабочей станции пользователя, сам является инсайдером или может перехватывать трафик между клиентом и сервером (например, в старых версиях MSSQL пароль элементарно расшифровывается при помощи утилиты CAIN &ABEL), то он получит аутентификационные данные пользователя JDE, который имеет административные права в СУБД. Дальнейшие его действия ограничены только фантазией.

Ранее в качестве временных рекомендаций значилось настройка на рабочей станции прав доступа к файлу JDE.IN (не лучший способ). Сейчас, спустя 3 года с  момента обнаружения, проблема устранена, и пользователи могут скачать официальное обновление с сайта Oracle. Правда, вопрос о том, как именно была исправлена уязвимость, остаётся открытым.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru