Популярные корпоративные VPN хранили cookies сессии незащищенными

Популярные корпоративные VPN хранили cookies сессии незащищенными

Популярные корпоративные VPN хранили cookies сессии незащищенными

Координационный центр Университета Карнеги Меллон предупреждает, что по меньшей мере четыре VPN-приложения, используемые корпоративными клиентами, содержат уязвимости. Среди проблемных приложений эксперты выделили VPN-сервисы от Cisco, F5 Networks, Palo Alto Networks и Pulse Secure.

Согласно опубликованному исследователями сообщению, все четыре приложения хранят cookie аутентификации и сессий в незашифрованном виде. Эти лог-файлы можно найти на диске компьютера или в его памяти.

В результате атакующий, у которого есть доступ к компьютеру жертвы (или установленная в системе вредоносная программа), может получить эти данные, а затем использовать их на другой системе, чтобы возобновить VPN-сессию жертвы. При этом злоумышленнику не потребуется походить процесс аутентификации.

По словам специалистов, следующие продукты хранят cookies в незащищенном виде в логах:

  • Palo Alto Networks GlobalProtect Agent 4.1.0 для Windows и GlobalProtect Agent 4.1.10 и более ранние версии для macOS (CVE-2019-1573).
  • Pulse Secure Connect Secure версии до 8.1R14, 8.2, 8.3R6 и 9.0R2.

А эти продукты хранят cookies в незащищенном виде в памяти:

  • Palo Alto Networks GlobalProtect Agent 4.1.0 для Windows и GlobalProtect Agent 4.1.10 и более ранние версии для macOS (CVE-2019-1573).
  • Pulse Secure Connect Secure версии до 8.1R14, 8.2, 8.3R6 и 9.0R2.
  • Cisco AnyConnect 4.7.x и более ранние версии.

Palo Alto Networks выпустила обновление v4.1.1, которое устраняет эти проблемы.

В F5 Networks заявили, что разработчики в курсе этих уязвимостей с 2013 года, однако сознательно не хотят выпускать патч, рекомендуя клиентам включить OTP или 2FA.

 

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru