Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Исследователи сообщают о серьезной уязвимости в OpenSSH, которая позволяет удаленному злоумышленнику определить, есть ли на атакуемом сервере определенный пользователь (username enumeration).

О проблеме безопасности сообщили эксперты Дариуш Титко и Михал Сайдак.

Исследователи так описывают брешь:

«Мы обнаружили, что удаленный атакующий может вычислить, существует ли определенный пользователь на целевом сервере OpenSSH».

  static int
  userauth_pubkey(struct ssh *ssh)
  {
 ...
 if (!authctxt->valid) {
 debug2("%s: disabled because of invalid user", __func__);
 return 0;
 }
 if ((r = sshpkt_get_u8(ssh, &have_sig)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_cstring(ssh, &pkalg, NULL)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_string(ssh, &pkblob, &blen)) != 0)
 fatal("%s: parse request failed: %s", __func__, ssh_err(r));

Помимо этого, злоумышленник может попытаться аутентифицировать пользователя с помощью специально созданного вредоносного пакета.

На данный момент брешь не имеет CVE-идентификатора, и исследователи убеждены, что ей должны его присвоить.

«Мы считаем, что этой уязвимости нужно дать идентификатор CVE, она затрагивает все существующий версии OpenSSH (мы протестировали вплоть до OpenSSH 2.3.0, выпущенной в ноябре 2000 года)».

Специалисты опубликовали POC-код на GitHub. Они обеспокоены тем, что об уязвимости уже публично известно, а патча все еще нет. Это подвергает многих пользователей риску.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru