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.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru