Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

В середине ноября 2015 года специалисты компании FoxGlove Security выявили опасный баг в широко распространенной библиотеке, из состава Apache Commons. Теперь компания SourceClear сообщает, что данная уязвимость затрагивает не одну библиотеку, а более 40.

По данным исследования компании SourceClear, многие библиотеки, в числе которых Apache Directory API, JMS Transport и некоторые версии Webx All-in-one Bundle, подвержены аналогичной обнаруженной в ноябре проблеме.

Ранее, основываясь на исследовании, представленном сотрудниками компании Qualcomm, специалисты FoxGlove Security продемонстрировали, что хакеры с легкостью могут воспользоваться уязвимостью для атак на Java серверы приложений, а также на любые другие продукты, в которых используется коллекция Apache Commons (в том числе Oracle WebLogic, IBM WebSphere, Red Hat’s JBoss, Jenkins и OpenNMS), сообщает xakep.ru.

Проблема заключается в том, как Java исполняет user-defined код во время десериализации объектов. Опираясь на это, исследователи FoxGlove Security сумели создать пейлоуды, с помощью которых получили shell-доступ к машинам, на которых работали уязвимые продукты.

«Это очень неприятная уязвимость, потому что это не брешь в самой Java, но баг, которому подвержены широко распространенные библиотеки, — пишет Иоганесс Ульрих (Johannes Ullrich), технический директор SANS Institute Internet Storm Center. — Провести инвентаризацию этих библиотек, которые используются в различных продуктах, крайне трудно».

Специалистам SourceClear удалось выявить баг в нижеперечисленных библиотеках. Компания советует всем разработчикам внимательно проверить свой код и библиотеки на предмет проблемы с десериализацией.

 

Имя Версия
Apache Directory API All 1.0.0-M31
Apache Directory API All 1.0.0-M32
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.0.0
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.3.0
flink-core 0.9.0-hadoop1
flink-core 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0-milestone-1
jcaptcha-all 1.0-RC6
jcaptcha-all 1.0-RC5
Mule Core 2.1.0
Mule Core 2.1.2
JMS Transport 3.0.0-M2-20091124
JMS Transport 3.3-M1
Spring XD DIRT 1.0.3.RELEASE
Spring XD DIRT 1.0.4.RELEASE
Webx All-in-one Bundle 3.2.3
Webx All-in-one Bundle 3.0.14
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.2
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.0
Commons BeanUtils Core 1.8.3
Commons BeanUtils Core 1.8.2
Apache Hadoop Common 2.6.2
Apache Hadoop Common 2.5.2
Commons Collections 20031027
Commons Collections 3.2.1
OpenJPA Utilities Library 2.3.0
OpenJPA Utilities Library 2.2.2
OpenJPA Kernel 2.3.0
OpenJPA Kernel 2.2.2
OpenJPA Persistence 1.2.3
JasperReports 6.2.0
JasperReports 6.0.2
Isis MetaModel 1.0.0
Isis MetaModel 1.1.0
AutoValue 1
AutoValue 1.0-rc4
Core 1.6.2
Core 1.6.1
velocity:velocity-dep 1.5-beta2
Apache Commons Collections 4
HBase — Common 0.98.9-hadoop1
HBase — Common 0.98.7-hadoop1
Apache Directory Shared LDAP 0.9.11
org.springframework:spring 2.5.6.SEC03
org.springframework:spring 2.5.6.SEC02
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 1.2.5
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 2.2.7
jung-visualization 2.0.1
jung-visualization 2
HBase — Server 0.98.10.1-hadoop2
HBase — Server 0.98.7-hadoop2
org.apache.pig pig 0.15.0
com.google.gwt gwt-dev 2.7.0
larvalabs collections 4.01
org.opensymphony.quartz quartz 1.6.1
Apache Commons BeanUtils 1.9.2
Apache Commons BeanUtils 1.9.1
Apache Crunch Core 0.13.0
JasperReports 3.5.2
JasperReports 3.5.1
ApacheDS MVCC BTree implementation 1.0.0-M7
ApacheDS All 2.0.0-M18
ApacheDS All 2.0.0-M17
ESAPI 2.1.0
ESAPI 2.0.1
OpenJPA Aggregate Jar 2.3.0
OpenJPA Aggregate Jar 2.2.2
quartz 1.6.3
quartz 1.6.0

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru