Анализ TTL помог выявить источник DDoS-атаки на GitHub

Анализ TTL помог выявить источник DDoS-атаки на GitHub

Роберт Грэм (Robert Graham) из команды Errata Security, получивший известность как разработчик сверхпроизводительного DNS-сервера robdns и системы masscan, способной за пять минут просканировать порты всех хостов в Сети, опубликовал результаты исследования источника подстановки вредоносных JavaScript-блоков, применяемых для DDoS-атаки на GitHub.

Исследование подтвердило, что модификация трафика производится на оборудовании "Великого китайского файрвола" или в непосредственной близости от него, в частности в инфраструктуре магистральной опорной сети крупнейшего китайского провайдера China Unicom. Пока непонятно санкционирована ли атака китайскими властями или она стала возможной в результате взлома инфраструктуры сети China Unicom третьими лицами.

Для определения точки подстановки трафика был использован довольно интересный метод, основанный на анализе изменения TTL (поле в заголовке IP-пакета, уменьшаемое на единицу на каждом транзитном маршрутизаторе). Ранее, изучая атаку на GitHub, исследователи из компании Netresec обнаружили важные особенности работы с TTL на перехватывающем трафик MITM-узле. Подстановка используемых в атаке JavaScript-блоков осуществлялась только для пакетов с низким TTL ("пришедших издалека"), а подменённые в результате MITM-атаки пакеты снабжались с аномальном большим TTL, т.е. значение данного поля искусственно заменялось на большое значение, что явно выделяло прошедшие через MITM-прокси пакеты в общем потоке ответов от сервера, сообщает opennet.ru.

Например, проверочные пакеты к серверу Baidu, отправленные с TTL 64, достигают целевого хоста при TTL 46, т.е. по пути наблюдается 18 транзитных шлюзов. Но после отправки web-запроса, ответ приходит с TTL 98 или 99, что можно использовать как сигнал получения ответа от подставного сервера. Роберт Грэм решил воспользоваться данной аномалией и проследить на каком узле в цепочке передачи пакета происходит изменение TTL. Для этого им был подготовлен модифицированный вариант утилиты traceroute, отправляющий HTTP-запросы с изменённым TTL и отслеживающий пакеты об исчерпании времени жизни от маршрутизаторов.

Большинство систем выставляет по умолчанию для пакетов значение TTL 64, по мере прохождения маршрутизаторов значение TTL уменьшается и в момент достижения целевого хоста содержит своё минимальное значение, позволяющее оценить число транзитных маршрутизаторов по пути следования пакетов. Принцип действия утилиты traceroute сводится к том, что она вначале отправляет пакет с TTL=1 и, так как время жизни пакета истекает на первом шлюзе, получает от него ICMP ответ с отражением данного факта. Таким образом определяется первый узел по пути следования пакета. Затем проверки повторяются с TTL=2,3... до тех пор пока не будет получен положительный ответ, что будет сигнализировать достижение целевого хоста.

Особенностью созданного Робертом Грэммом мдифицированного варианта traceroute является то, что для анализа узлов за китайским межсетевым экраном вначале осуществляется установка HTTP-соединения с нормальным TTL, после чего начинается цикличная проверка с минимальными значениями TTL (1,2,3... и до достижения хоста). В один прекрасный момент при определённом TTL будет пройден весь путь следования пакета и получен положительный ответ. При этом полученное пошаговой проверкой число хопов будет отличаться от числа хопов, полученных в результате первого запроса (при пошаговой проверке 12, при прямом запросе 94).

 

 

Появление ответа при запросе с TTL значительно ниже возвращённого при первой проверке эталонного TTL будет свидетельствовать о достижении MITM-прокси. IP-адрес с которого был получен последний ответ об истечении времени жизни пакета можно считать адресом MITM-прокси. В данном случае MITM-прокси находится в сети оператора China Unicom. Примечательно, что обратная проверка через запуск traceroute из Китая к запрещённому в Китае внешнему ресурсу, показывает, что пакеты блокируются в инфраструктуре China Unicom.

CodeScoring запустила собственное хранилище программных артефактов Save

Компания CodeScoring представила собственное хранилище артефактов CodeScoring.Save. Решение предназначено для хранения и распространения пакетов, библиотек, контейнерных образов и других компонентов, используемых в разработке ПО.

Save ориентировано на корпоративный сегмент и компании любого масштаба, которым необходим предсказуемый и отказоустойчивый репозиторий артефактов.

Об этом Anti-Malware рассказал руководитель разработки продуктов CodeScoring Дмитрий Ключников на конференции CodeScoring Masters. По его словам, разработка Save велась на языке Go с прицелом на современные Kubernetes-среды и стандарты безопасной разработки.

«Мы привлекли к тестированию доверенных партнёров и заказчиков, готовых проверять решение на практике с самых ранних этапов. Их регулярная обратная связь помогает нам калибровать архитектуру и функциональность Save под реальные рыночные требования», — рассказал Дмитрий Ключников.

Хранилище артефактов используется разработчиками как централизованная точка для получения, хранения и распространения компонентов ПО. В эту категорию входят, например, Sonatype Nexus Repository, JFrog Artifactory и Harbor. При этом Save поставляется с готовым инструментом автоматической миграции с открытых репозиториев.

CodeScoring.Save рассчитано одновременно на размещение собственных артефактов и работу с внешними репозиториями через прокси. В продукте заявлена поддержка Maven, npm, NuGet, PyPI, Go Modules, Docker/OCI, DEB, RPM и RAW-файлов.

Save разработано на Go, разворачивается в Kubernetes и поставляется через Helm. В систему встроены ролевая модель, отдельные аккаунты для автоматизированных систем, аудит систем, аудит действий пользователей и API. Вычислительная часть приложения отделена от слоя хранения, что позволяет масштабировать их независимо.

Одной из особенностей нового продукта разработчики называют встроенную работу с безопасностью артефактов. Безопасность заложена в архитектурную основу продукта: интеграция с CodeScoring.OSA позволяет проверять компоненты с использованием данных платформы CodeScoring. Таким образом, базовую информацию о найденных проблемах можно будет получать непосредственно в хранилище.

При этом CodeScoring не собирается привязывать новое хранилище к покупке основной платформы.

«Это абсолютно отделяемое решение. Оно может продаваться вместе с CodeScoring, а может продаваться отдельно», — подчеркнул Дмитрий Ключников.

Продукт поставляется как самостоятельное локальное решение для развёртывания в инфраструктуре заказчика. Ключевые корпоративные возможности включены в базовую функциональность продукта. Запуск собственного репозитория усиливает возможности всей платформы безопасной разработки CodeScoring.

Сейчас OSA Proxy и Save решают разные задачи. OSA Proxy проверяет пакеты и манифесты, которые разработчики получают из внешних репозиториев, по заданным политикам безопасности. Save отвечает прежде всего за хранение и распространение самих артефактов.

Тесная интеграция с модулем OSA обеспечивает соблюдение политик безопасности и блокировку опасных компонентов непосредственно на уровне репозитория.

«Интеграция модулей позволит выстроить бесшовный контроль: Save становится единой доверенной точкой входа, предотвращая попадание вредоносных пакетов в контур разработки», — рассказал Ключников.

По его словам, наличие собственного хранилища позволяет разработчикам CodeScoring не зависеть от набора данных и возможностей интеграции, которые предоставляют сторонние системы управления репозиториями.

Ещё одним направлением развития продукта станет работа с моделями искусственного интеллекта как с отдельным типом артефактов.

На первом этапе речь идёт о хранении и распространении моделей. Среди экосистем, поддержку которых рассматривают разработчики, Дмитрий Ключников назвал Hugging Face.

«В первую очередь мы рассматриваем базовый функционал — именно хранение и дистрибуцию моделей», — пояснил он.

Более сложные возможности, в том числе инфраструктура для обучения моделей, пока находятся на стадии изучения спроса.

CodeScoring также планирует сертифицировать Save с учётом российских требований безопасной разработки.

Параллельно разработчики ориентируются и на зарубежные практики, связанные с подтверждением происхождения и целостности программных артефактов.

Таким образом, после запуска Save линейка CodeScoring выйдет за пределы анализа и проверки сторонних компонентов: компания добавляет собственную инфраструктуру для их хранения и распространения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru