Уязвимости в проектах open-source годами остаются незамеченными

Уязвимости в проектах open-source годами остаются незамеченными

Уязвимости в проектах open-source годами остаются незамеченными

Создавая программы для бизнеса, разработчики все больше полагаются на компоненты с открытым исходным кодом. Проведенное в GitHub исследование показало, что современные приложения могут на 80% состоять из зависимостей, поэтому безопасность последних особенно важна. К сожалению, уязвимости в кодах, связанных зависимостью, выявляются в основном случайно и могут просуществовать без внимания более четырех лет.

Инструментарий на GitHub позволяет быстро оповещать разработчиков о новых брешах в проектах open-source и наличии патчей, но проблема детектирования таких нарушений безопасности сильно тревожит операторов сервиса. Чтобы определить масштабы бедствия, исследователи изучили (PDF) содержимое 45 тыс. открытых репозиториев, активных как минимум два года — с октября 2018-го по сентябрь текущего.

Найденные связные компоненты были разделены на пять групп в зависимости от языка, на котором они написаны (PHP, Java, JavaScript, .NET, Python и Ruby). Как оказалось, чаще всего разработчики используют сторонние библиотеки JavaScript (94% приложений), Ruby и .NET (по 90%).

Темпы латания брешей в пакетах open-source оказались приемлемыми: участники сообщества закрывают их в течение месяца, и пользователи, получив извещение, обычно успевают за неделю внести исправления в свой продукт. Однако далеко не все оповещения GitHub заслуживают пристального внимания — в 83% случаев предметом алерта оказалась ошибка, не составляющая угрозу безопасности. Остальные предупреждения были оправданными: в open-source объявилась уязвимость (или бэкдор). К сожалению, такие проблемы в основном находят в заброшенных или редко используемых проектах.

Исправить ситуацию, по мнению исследователей, можно лишь объединенными усилиями разработчиков, операторов хранилищ и пользователей. Все они должны регулярно проверять зависимости в коде на уязвимость, а также расширять использование средств автоматизации оповещений и патчинга связных кодов — по данным GitHub, это поможет ускорить латание дыр в приложениях в 1,4 раза.

Из брешей, зафиксированных в 2020 году, наиболее опасными исследователи сочли Curveball (CVE-2020-0601), SMBGhost (CVE-2020-0796) и Zerologon (CVE-2020-1472). Эти уязвимости затронули большое количество разработок и поставили под угрозу множество оконечных устройств и корпоративных сетей.

С точки зрения патчинга весьма неприятна также CVE-2020-8203 в npm-пакете lodash, которая позволяет внести нежелательные изменения в прототип объекта JavaScript. Исследование показало, что сценарий lodash пользуется большой популярностью у разработчиков бизнес-программ, и появление CVE-2020-8203 вызвало более пяти млн алертов, запущенных с помощью бота GitHub.

Суверенный ИИ вне очереди: в России обсуждают приоритет для GigaChat

Российские компании и госорганы могут обязать выбирать суверенные ИИ-модели в ряде сфер, даже если те дороже национальных, но не более чем в полтора раза. Переплатить до 50% за происхождение нейросети? Именно такой вариант сейчас обсуждается.

О соответствующем проекте постановления правительства сообщает «Коммерсантъ».

Суверенной предлагается считать модель, полностью разработанную российским юрлицом и работающую исключительно на инфраструктуре в РФ.

По данным издания, сейчас этим критериям соответствует только GigaChat от Сбера. Национальным моделям разрешено использовать открытые разработки (в эту категорию отнесена «Алиса AI» Яндекса).

Перечень потенциальных сфер применения широкий: от подготовки законов, госпрограмм и нацпроектов до налогов, таможни, бюджета, критической информационной инфраструктуры, образования, здравоохранения и Госуслуг.

Но бежать закупать GigaChat пока рано. Минцифры подчёркивает: список сводный, отражает разные предложения и ещё не сформирован окончательно. «Ъ» связывает инициативу со Сбером, однако банк заявляет, что документ собирает идеи участников обсуждения и не является его собственным предложением.

Конкуренты энтузиазма не разделяют. Яндекс выступает за единые правила и самостоятельный выбор моделей под задачи. В MWS AI предупреждают: после ограничения списка допустимых решений заказчики могут остаться без подходящего варианта по качеству и цене.

Есть вопросы и к самой арифметике. Эксперты напоминают, что стоимость токенов — лишь часть расходов: внедрение, проверка ответов и исправление ошибок могут обойтись куда дороже. Техдиректор GenAI-направления Just AI Антон Сипачев видит риск монополизации: главным выгодополучателем становится одна компания.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru