Веб-приложения и серверы на JavaScript уязвимы к атакам ReDoS

Веб-приложения и серверы на JavaScript уязвимы к атакам ReDoS

Веб-приложения и серверы на JavaScript уязвимы к атакам ReDoS

Веб-приложения и серверы на JavaScript затрагивает опасная форма уязвимости, которая может привести к успешной атаке вида ReDoS (regular expression denial of service). Злоумышленник может проэксплуатировать уязвимость, посылая большие и сложные фрагменты текста на инпут веб-сервера или приложения на основе JavaScript.

Если серверный компонент или библиотека приложения специально не предназначены для обработки различных исключительных ситуаций, действия атакующего могут привести к блокировке всего приложения или сервера за считанные минуты.

Известно, что у различных языков программирования и технологий веб-серверов есть схожие проблемы с операциями сопоставления шаблонов, что подвергает их опасности атаки ReDoS. Однако в случае с JavaScript все усугубляется из-за однопоточной модели реализации большинства серверов JavaScript, где каждый запрос обрабатывает тот же поток.

Если злоумышленник проведет атаку ReDoS, она «положит» весь сервер, а не только одну конкретную операцию. Интересно, что впервые подобные схемы ReDoS-атак были описаны еще в далеком 2012 году.

Проведенный в прошлом году исследования показали, что 5 % всех уязвимостей, обнаруженных в библиотеках и приложениях Node.js, были связаны с ReDoS.

Сейчас же эксперты считают, что атаки ReDoS набирают популярность, так эти уязвимости игнорировались на протяжении долгого времени. Кристиан-Александру Стайцу и Майкл Прадель из Дармштадтского технического университета в Германии сообщили об обнаружении 25 ранее неизвестных уязвимостей в популярных модулях Node.js.

Эксперты опубликовали список этих модулей и брешей в них:

Исследователи полагают, что злоумышленник может создать специальные эксплойты для атаки сайтов с помощью любой из этих 25 библиотек.

Эксперты проверили 2 846 популярных сайта, из которых 339 (12 %) оказались уязвимы хотя бы перед одной ReDoS-уязвимостью.

Стайцу и Прадель опубликовали POC-код, доказывающий наличие проблемы, на GitHub.

ИИ-контент в России предложили маркировать добровольно

В России готовят правила для маркировки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Но без обязательной плашки позора: пользователь сам будет решать, указывать ли, что картинка, видео или аудио сделаны нейросетью.

Такие положения вошли в законопроект о поддержке развития ИИ-технологий, который правительство внесло в Госдуму. Об этом РИА Новости сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко.

Согласно документу, сервисы на базе больших ИИ-моделей должны будут дать пользователям техническую возможность маркировать созданные с их помощью аудио-, фото- и видеоматериалы.

Аналогичная обязанность появится и у владельцев соцсетей: они должны предусмотреть инструмент для размещения предупреждения об искусственном происхождении контента.

Но важный момент: маркировка будет добровольной. Законопроект не заставляет пользователей обязательно ставить предупреждение на каждый сгенерированный ролик, картинку или аудиофайл. Решение останется за автором.

В аппарате Григоренко объясняют это попыткой сформировать культуру честного взаимодействия с ИИ-контентом. Особенно такая маркировка может быть полезна в рекламе, образовании и массовых коммуникациях — там, где синтетический контент легко может ввести аудиторию в заблуждение.

При этом перед внесением в Госдуму законопроект заметно доработали с учетом замечаний бизнеса. Из него убрали обязательный контроль маркировки ИИ-контента для соцсетей и маркетплейсов. Причина практичная: надежных, массово доступных и недорогих инструментов для автоматического выявления генеративного контента пока просто нет.

Судя по всему, пока ставка делается не на жесткий контроль, а на добровольную прозрачность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru