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)

Инструмент для отслеживания пользователей WhatsApp по номеру попал в Сеть

Исследователи бьют тревогу: в открытом доступе появился инструмент, который позволяет отслеживать активность пользователей WhatsApp (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) и Signal, зная только номер телефона. Речь идёт не о взломе аккаунта или перехвате переписки — достаточно «пинговать» устройство и анализировать время отклика мессенджера.

Метод основан на особенностях работы протоколов доставки сообщений. WhatsApp и Signal автоматически отправляют служебные подтверждения получения данных (delivery receipts).

Эти ответы уходят ещё до того, как приложение проверит, существует ли сообщение или реакция на него. В итоге атакующий может измерять round-trip time (RTT) — время между отправкой запроса и получением ответа — и по этим значениям делать весьма точные выводы о состоянии устройства.

Уязвимость получила название Silent Whisper. Её подробно описали учёные из Венского университета и исследовательского центра SBA Research ещё в прошлом году.

Однако теперь история вышла за пределы научных публикаций: исследователь под псевдонимом gommzystudio выложил на GitHub PoC-инструмент, наглядно показывающий, насколько просто всё это работает на практике.

По словам автора, можно отправлять до 20 «пингов» в секунду, не вызывая у жертвы ни уведомлений, ни всплывающих окон, ни каких-либо видимых следов в интерфейсе приложения. При этом устройство активно отвечает на запросы, а показатели RTT меняются в зависимости от ситуации.

Картина получается довольно показательная. Низкое время отклика обычно означает, что телефон в руках пользователя, экран включён и подключение идёт по Wi-Fi. Чуть более высокий RTT — активное использование через мобильную сеть. Большие задержки говорят о режиме ожидания с выключенным экраном, а тайм-ауты — о том, что устройство офлайн или в авиарежиме. Если значения постоянно «прыгают», можно предположить, что человек в движении.

 

Со временем такие замеры позволяют восстановить повседневный распорядок: когда человек приходит домой, когда ложится спать, когда выходит из дома и пользуется мобильной связью. И это уже не просто статус «онлайн» или «офлайн», а полноценное профилирование поведения.

Отдельная проблема — нагрузка на устройство. Частые запросы быстро разряжают аккумулятор и расходуют мобильный трафик. В экспериментах исследователей iPhone и Android-смартфоны теряли от 14 до 18% заряда батареи в час. Signal в этой ситуации выглядит чуть лучше: из-за встроенного ограничения частоты ответов потери составили около 1% в час. У WhatsApp такой защиты, к сожалению, нет.

Кроме того, анализ RTT позволяет грубо определять географическое положение пользователя (например, страна или регион), тип устройства и даже операционную систему. При использовании нескольких точек зондирования точность таких выводов может заметно вырасти.

Сам разработчик инструмента подчёркивает, что проект создан исключительно в исследовательских и образовательных целях, и напоминает о возможных нарушениях законодательства при слежке за людьми без их согласия. Тем не менее репозиторий уже собрал сотни звёзд и десятки форков, а значит, доступ к инструменту есть у кого угодно.

Что можно сделать обычному пользователю? Минимум — включить в WhatsApp настройку «Блокировать сообщения от неизвестных аккаунтов» (Настройки → Конфиденциальность → Расширенные).

Это может снизить интенсивность подобных атак, хотя полностью проблему не решает. Отключение отчётов о прочтении и индикаторов активности тоже полезно, но от Silent Whisper не спасает на сто процентов.

По состоянию на декабрь 2025 года уязвимость остаётся актуальной как для WhatsApp, так и для Signal. Эксперты советуют по возможности ограничивать статусную информацию в мессенджерах и следить за обновлениями — теперь мяч явно на стороне разработчиков сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru