В npm-пакете systeminformation выявлена уязвимость инъекции команд

В npm-пакете systeminformation выявлена уязвимость инъекции команд

В npm-пакете systeminformation выявлена уязвимость инъекции команд

В популярной библиотеке для Node.js-приложений обнаружена возможность внедрения команд. Патч для опасной уязвимости вышел в составе сборки 5.3.1, которую пользователям настоятельно рекомендуется установить.

Проект с открытым исходным кодом System Information Library for Node.JS (npm-пакет systeminformation) представляет собой облегченную библиотеку с полусотней функций. Ее обычно используют для вывода подробной информации об используемом оборудовании, ОС, системных процессах и сервисах.

Этот скромный компонент устанавливается на стороне сервера; он совместим с Linux, macOS, FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, SunOS и отчасти с Windows. На счету systeminformation числится свыше 30 млн загрузок; лишь за последний месяц его скачали более 3,5 млн раз.

Согласно бюллетеню npm, уязвимость CVE-2021-21315 классифицируется как инъекция команд. Она возникла из-за неадекватной проверки типа данных при передаче сервисных параметров в функции inetLatency(), inetChecksite(), services() и processLoad(). Степень опасности проблемы оценена в 7,8 балла по CVSS.

Проблема актуальна для всех прежних выпусков библиотеки. Пользователей призывают перейти на сборку 5.3.1 или выше — либо на 4.34.11 и выше при использовании версии 4 пакета. В качестве альтернативной меры защиты разработчикам приложений предлагается ввести санацию данных, вводимых пользователем.

Также следует удостовериться, что подобная очистка проводится до использования ввода для выполнения команд и обращения к базе данных. При вызове названных функций передачу параметров надлежит разрешить только для данных строкового типа, любые матричные структуры должны отбраковываться.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru