Баги в библиотеках для парсинга URL грозят DoS, утечками данных и RCE

Баги в библиотеках для парсинга URL грозят DoS, утечками данных и RCE

Баги в библиотеках для парсинга URL грозят DoS, утечками данных и RCE

16 популярных сторонних библиотек для парсинга URL страдают от серьёзных проблем в безопасности. Эти восемь уязвимостей, по мнению экспертов, могут затрагивать множество современных веб-приложений.

Выявленные бреши могут привести к DoS, утечкам информации и даже удалённому выполнению кода (RCE) в различных приложениях. Баги обнаружились в сторонних пакетах, которые потенциально могли импортировать в сотни или даже тысячи веб-приложений и проектов.

Например, среди затронутого софта исследователи выделили Flask (написанный на Python фреймворк), Video.js (HTML5-видеоплеер), Belledonne (бесплатная VoIP и IP-телефония), Nagios XI (софт для мониторинга сети) и Clearance (парольная аутентификация на Ruby).

URL-парсинг представляет собой процесс разбивки веб-адреса на ключевые компоненты. Это нужно для того, чтобы трафик направлялся корректно между серверами и различными ссылками. Предназначенные для этого библиотеки, как правило, импортируются в приложения, чтобы обеспечить им описанные выше возможности.

«URL обычно состоят из пяти основных компонентов: схема, путь, запрос и фрагмент. Каждый из этих компонентов выполняет свою задачу», — пишут в отчёте специалисты Claroty Team82.

 

Согласно анализу экспертов, уязвимости возникли благодаря различиям в методе каждой библиотеки. Исследователи изучили в совокупности 16 различных библиотек, среди которых можно отметить urllib (Python), urllib3 (Python), rfc3986 (Python), httptools (Python), curl lib (cURL), Wget, Chrome (Browser), Uri (.NET), URL (Java), URI (Java), parse_url (PHP), url (NodeJS), url-parse (NodeJS), net/url (Go), uri (Ruby) и URI (Perl).

В ходе анализа специалисты выявили пять категорий несоответствий в методе парсинга компонентов: Scheme Confusion, Slash Confusion, Backslash Confusion, URL Encoded Data Confusion, Scheme Mix-ups. Проблема в том, что такие несоответствия могут создать уязвимые блоки кода.

Например, «slash confusion» может привести к появлению багов класса SSRF, а их уже злоумышленник может использовать для выполнения удалённого кода. Оказалось, что разные библиотеки для парсинга URL по-разному обрабатывают ссылки с большим количеством слешей: кто-то игнорирует дополнительный слеш, кто-то передаёт URL без хоста.

В общей сложности исследователи выделили восемь потенциальных уязвимостей в сторонних веб-приложениях. Их список выглядит так:

  1. Открытый редирект Flask-security (Python, CVE-2021-23385)
  2. Открытый редирект Flask-security-too (Python, CVE-2021-32618)
  3. Открытый редирект Flask-User (Python, CVE-2021-23401)
  4. Открытый редирект Flask-unchained (Python, CVE-2021-23393)
  5. Belledonne’s SIP Stack null pointer dereference (DoS) (C, CVE-2021-33056)
  6. Межсайтовый скриптинг Video.js (XSS) (JavaScript, CVE-2021-23414)
  7. Открытый редирект Nagios XI (PHP, CVE-2021-37352)
  8. Открытый редирект Clearance (Ruby, CVE-2021-23435)

Cloud.ru добавил внешние языковые модели в Foundation Models

Cloud.ru расширил сервис Foundation Models: теперь в нём доступны не только модели, развернутые в собственной инфраструктуре компании, но и внешние большие языковые модели от глобальных провайдеров, включая Alibaba, DeepSeek, Z.ai и других.

Пользователи смогут выбирать открытые и проприетарные модели под разные задачи, подключать их через единый API или веб-интерфейс, сравнивать параметры и стоимость, а платить — за фактическое использование.

В Cloud.ru называют Foundation Models единой точкой доступа к широкому набору моделей. В компании также отмечают, что сервис должен стать альтернативой OpenRouter, который ушёл с российского рынка в июне 2026 года.

Отдельный акцент сделан на работе с данными. В платформе предусмотрены инструменты контроля и безопасности, включая Guardrails. Они позволяют проверять запросы, маскировать корпоративные и пользовательские данные и снижать риск утечек при использовании сторонних моделей. Если система обнаруживает чувствительные данные, такие случаи фиксируются в мониторинговых алертах.

При этом Cloud.ru продолжит предлагать модели, развернутые в собственной инфраструктуре, для сценариев, где важно соблюдение требований 152-ФЗ. Внешние модели добавляются как отдельный вариант для задач, где нужен более широкий выбор или быстрый доступ к новым решениям глобальных провайдеров.

Сейчас в каталоге Foundation Models представлено более 20 больших языковых моделей из семейств GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и других. Среди внешних моделей уже доступна GLM-5.2, вышедшая на мировой рынок в конце июня и привлекшая внимание результатами в задачах кодинга и агентных сценариях.

Сервис Foundation Models был запущен в коммерческую эксплуатацию в ноябре 2025 года. С тех пор модели обработали 450 млрд токенов. Среди наиболее популярных сценариев использования в Cloud.ru называют разработку, клиентскую поддержку, продажи и создание контента.

По сути, Cloud.ru расширяет витрину моделей: часть можно использовать внутри собственной инфраструктуры компании, часть — подключать у внешних провайдеров, но через единый интерфейс и с дополнительным контролем данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru