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

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

«Лаборатория Касперского» выпустила обновлённую версию своей SIEM-системы KUMA — теперь в ней появился модуль с элементами искусственного интеллекта, который помогает выявлять атаки с подменой библиотек (DLL hijacking). Это один из способов обойти защиту, при котором злоумышленники подсовывают вредоносную библиотеку вместо легитимной.

В KUMA добавили ИИ-механизм, который отслеживает загружаемые библиотеки и отмечает подозрительные случаи.

Такие события можно использовать для построения инцидентов и дальнейшего расследования. Чтобы задействовать новые возможности, нужно подключить специальное правило обогащения типа DLLHijacking, а также обеспечить доступ в интернет.

Ещё одно обновление касается интеграции с системой внешней киберразведки Kaspersky Digital Footprint Intelligence. Это позволяет KUMA автоматически реагировать, например, на утечки паролей или учётных данных — для таких случаев теперь создаются алерты, которые можно исследовать внутри самой SIEM.

Также переработана функциональность панелей мониторинга и отчётности. Теперь их можно переносить между разными установками системы и получать обновления. Добавлены новые визуальные виджеты — можно строить тренды, комбинировать графики, отображать связи между событиями и прочее.

Для помощи аналитикам в системе работает ИИ-ассистент на базе GigaChat 2.0 — он помогает обрабатывать события и расследовать инциденты быстрее. Как говорят разработчики, такие улучшения должны снизить нагрузку на команды ИБ и помочь им сосредоточиться на действительно сложных инцидентах.

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