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)

Супер-ИИ для взлома пока не появился, но атаки уже поставили на конвейер

Искусственный интеллект пока не научился самостоятельно изобретать волшебные способы взлома любой системы. Зато он уже помогает злоумышленникам автоматизировать известные атаки и запускать их сразу против множества организаций, заявил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин на конференции OFFZONE 2026.

По словам эксперта, зафиксированы атаки, которые ИИ-агенты проводят почти без присмотра оператора.

Человек задаёт цель, а система самостоятельно ищет слабые места и пытается развить проникновение. Успех при этом зависит не от внезапного цифрового гения, а от качества защиты жертвы.

ИИ пока не создаёт принципиально новых техник, но резко повышает скорость и масштаб. Если раньше атакующий физически не успевал проверить тысячи компаний, агентская система может делать это круглосуточно. В результате привычная стратегия «мы никому не интересны» окончательно отправляется на свалку.

«Если сто злоумышленников автоматизируют с помощью ИИ жизненный цикл атаки и будут бесконечно пытаться взломать разные организации, уже не получится избежать атаки просто потому, что о тебе не знают», — предупредил Скулкин.

Отдельная угроза растёт внутри самих компаний. По данным BI.ZONE SOC, ИИ-агентов используют до 72% организаций. Такие системы подключают к репозиториям кода, облачной инфраструктуре, внутренним API и конфиденциальным документам.

Если агент с широкими полномочиями будет скомпрометирован, злоумышленник получит не просто точку входа, а пропуск сразу в несколько корпоративных систем.

Об этом же риске предупреждали эксперты на прошедшем на этой неделе AM Live, прогнозирую рост атак через скомпрометированные «нечеловеческие» привилегированные учетные записи (Non-Human Identities).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru