Обнаружена уязвимость, позволяющая совершить MITM-атаку

Обнаружена уязвимость, позволяющая совершить MITM-атаку

Обнаружена уязвимость, позволяющая совершить MITM-атаку

Опубликована информация об уязвимости под кодовым названием Httpoxy, которая охватывает достаточно большой пласт http-серверов, но может применяться для ограниченного набора серверных web-приложений, осуществляющих обращение к внешним Web API.

Уязвимость вызвана дублированием назначения переменной окружения HTTP_PROXY, которая может быть выставлена как для определения системных настроек прокси-сервера, так и на основе трансляции переданного клиентом HTTP-заголовка "Proxy:" в соответствии с требованиями RFC 3875.

Создание системной переменной окружения HTTP_PROXY является достаточно простым способ для организации работы http-клиентов через прокси. Суть проблемы в том, что существует пласт полагающихся на переменную окружения HTTP_PROXY библиотек, которые могут использоваться в работающих на стороне сервера web-приложениях для обращения к внешним ресурсам, например, для отправки запросов к различным Web API, загрузки файлов или выполнения проверок (проверка наличия введённого URL, обращение к внешним службам аутентификации и т.п.). В случае передачи HTTP-заголовка "Proxy:" http-сервер также создаст переменную окружения HTTP_PROXY, но уже на основании данных пользователя, что позволяет направить все сетевые запросы уязвимого web-приложения через определённый прокси-сервер, передает opennet.ru.

Предположим, что имеется CGI-скрипт, отправляющий запрос к внешнему Web API для проверки параметров аутентификации клиента и использующий для отправки этого запроса библиотеку, распознающую переменную окружения HTTP_PROXY. Обращение к этому скрипту с подставным HTTP-заголовком "Proxy:" приведёт к установке переменной окружения HTTP_PROXY и запрос будет сделан не на прямую, а через IP, указанный атакующим через заголовок "Proxy:". Направив таким способом скрипт на фиктивный обработчик API, атакующий может симулировать успешную проверку или подсмотреть приватные данные, отправляемые в составе внутреннего запроса к API.

Проблема касается только web-приложений, выполняющих внешние запросы и использующих для отправки запроса проблемные HTTP-клиенты. Например, уязвимость проявляется в программах на PHP (php-fpm, mod_php - CVE-2016-5385), использующих библиотеки Guzzle 4+и Artax, в CGI-скриптах на Python (wsgiref.handlers.CGIHandler, twisted.web.twcgi.CGIScript - CVE-2016-1000110), использующих библиотекуRequests, в Apache Tomcat (CVE-2016-5388) и в программах на языке Go (net, http, cgi - CVE-2016-5386), применяющих модуль net/http. В Curl и Perl (libwww-perl) проблема была устранена ещё в 2001 году. В Ruby аналогичная уязвимость в Net::HTTP была исправлена в 2012 году.

Наиболее простым способом устранения уязвимости является блокирование обработки HTTP-заголовка Proxy на стороне http-сервера. Например, в Apache httpd достаточно воспользоваться модулем mod_headers.so и добавить директиву "RequestHeader unset Proxy early", а вnginx принудительно очистить переменную HTTP_PROXY директивой "fastcgi_param HTTP_PROXY ''". 

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru