В приложениях на основе OpenVPN выявлены опасные RCE-уязвимости

В приложениях на основе OpenVPN выявлены опасные RCE-уязвимости

В приложениях на основе OpenVPN выявлены опасные RCE-уязвимости

В VPN-клиентах, широко используемых в промышленности, обнаружены уязвимости, позволяющие удаленно выполнить произвольный код с высокими привилегиями. По данным Claroty, искомый эффект можно получить, заманив пользователя на вредоносный сайт.

Проблема актуальна для продуктов HMS Industrial Networks, MB connect line, PerFact и Siemens, полагающихся на технологию OpenVPN. Вендоры уже оповещены и приняли меры для исправления ситуации.

Как оказалось, приложения этих производителей используются как оболочка сервиса OpenVPN,. Клиент-серверная архитектура при этом обычно включает три элемента: фронтенд (простое GUI-приложение, задающее настройки VPN), бэкенд-сервис, получающий команды от пользователя (работает с привилегиями SYSTEM), и OpenVPN-демон, отвечающий за все аспекты VPN-соединения.

 

Управление бэкендом, как положено, осуществляется по выделенному каналу с использованием интерфейса сокетов, однако почти все протестированные продукты при этом передают данные в открытом виде и без каких-либо проверок на аутентичность. Это значит, что при наличии доступа к TCP-порту, на котором слушает бэкенд, кто угодно может загрузить на сервер новый файл конфигурации OpenVPN с командами, которые будут исправно выполнены.

Для этого достаточно вынудить пользователя кликнуть по ссылке на вредоносный сайт с JavaScript-кодом, способным локально отправить слепой запрос HTTP POST. По словам экспертов, это классический случай SSRF-атаки (подменой запросов на стороне сервера), и злоумышленнику даже не придется поднимать собственный сервер OpenVPN.

Исполнение стороннего кода возможно только в тех случаях, когда автор атаки находится в том же домене сети, что и жертва, или на ее компьютере открыт удаленный доступ по SMB.

Наличие уязвимости подтверждено для четырех популярных продуктов:

  • eCatcher производства HMS Industrial (CVE-2020-14498);
  • OpenVPN-Client от PerFact (CVE-2021-27406);
  • клиент SINEMA Remote Connect компании Siemens (CVE-2021-31338);
  • mbConnect Dialup от MB connect line (CVE-2021-33526 и CVE-2021-33527).

В первом случае проблема оценена как критическая (9,6 балла по CVSS), в остальных — как высокой степени опасности. Производители уже внесли исправления в свои коды и опубликовали рекомендации по смягчению угрозы.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru