Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Специалисты компании Senrio обнаружили баг в популярной C/C++ библиотеке gSOAP, которая широко используется при разработке прошивок для различных IoT-девайсов. Авторы библиотеки, компания Genivia, пишут, что их продукт может пригодиться компаниям, которые «занимаются разработкой продуктов, отвечающих новейшим стандартам для XML, XML Web services, WSDL и так далее».

Проблема, получившая название Devil’s Ivy и идентификатор CVE-2017-9765, была найдена практически случайно, в ходе анализа прошивки камеры Axis M3004. Связавшись с производителем устройства, исследователи выяснили, что баг присутствует в 249 из 252 моделях камер, выпускаемых компанией, а корни проблемы уходят к использованию библиотеки gSOAP, пишет xakep.ru.

Хотя уязвимость является простым переполнением буфера (buffer overflow), с ее помощью специалисты Senrio сумели добиться выполнения вредоносного кода на камере Axis. 

Хотя Axis уже выпустили обновленную прошивку для своих камер, а разработчики gSOAP исправили баг и 21 июня представили версию 2.8.48, исследователи предупреждают, что уязвимость еще может доставить немало проблем.  Дело в популярности библиотеки gSOAP, которой пользуются многие производители и разработчики. К примеру, на сайте Genivia  сказано, что суммарное количество загрузок gSOAP превышает один миллион. Таким образом, использовать уязвимые версии библиотеки могу тысячи IoT-устройств, и, к сожалению, далеко не все производители готовы выпускать патчи так же оперативно, как Axis.

ИИ-кодер может запустить вредоносную команду из чистого GitHub-репозитория

Доверять ИИ написание кода — удобно. Но, как выяснили исследователи из Mozilla Zero Day Investigative Network (0DIN), иногда ИИ может стать идеальным помощником для киберпреступников. Эксперты продемонстрировали новую технику атаки на разработчиков, использующих ИИ-ассистентов вроде Claude Code.

Вся схема строится вокруг обычного на вид GitHub-репозитория, в котором нет ни вредоносного кода, ни подозрительных команд, ни других очевидных признаков компрометации.

Вместо этого злоумышленники используют привычное желание ИИ починить проект. В репозитории размещается Python-пакет, который при запуске специально выдает ошибку и предлагает выполнить команду инициализации.

Для разработчика это выглядит как типичная проблема при первом запуске проекта. А Claude Code воспринимает сообщение как руководство к действию и автоматически запускает рекомендованную команду, пытаясь исправить ошибку.

Скрипт обращается к DNS TXT-записи, контролируемой злоумышленником, получает оттуда скрытую команду и выполняет ее. Вредоносный код при этом вообще отсутствует в репозитории, он загружается только в момент выполнения.

Такой подход серьезно осложняет обнаружение атаки. Автоматические сканеры и специалисты по безопасности могут не найти ничего подозрительного при анализе проекта, поскольку опасная нагрузка появляется уже после запуска.

Если атака проходит успешно, злоумышленник получает интерактивную оболочку с правами пользователя. Этого достаточно, чтобы похитить API-ключи, токены, переменные окружения, локальные конфигурации и другие секреты разработчика.

В Mozilla предупреждают, что подобные репозитории могут распространяться под видом тестовых заданий при найме, обучающих проектов, статей, блогов или просто через личные сообщения разработчикам.

Исследователи рекомендуют разработчикам внимательно проверять все команды, которые предлагает выполнить ИИ, а создателям агентных помощников — показывать пользователю полную цепочку выполняемых действий, включая код и скрипты, которые подгружаются во время работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru