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.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru