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)

iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

Apple готовит для iOS 27 новый фреймворк Trust Insights, который должен помогать приложениям замечать, что пользователя прямо сейчас могут разводить мошенники. Причём речь не о классическом антивирусе, а о попытке поймать социальную инженерию в процессе, когда человек сам переводит деньги, меняет настройки аккаунта или отправляет данные.

Apple объясняет проблему просто: такие атаки сложно ловить автоматически, потому что действия выполняет сам пользователь, аутентифицированный и вроде бы легитимный.

Особенно это актуально на фоне скамов с техподдержкой, фейковыми сотрудниками ведомств, семейными ЧП и дипфейками.

Trust Insights будет в основном работать на устройстве и анализировать не содержание сообщений, писем или фотографий, а поведенческие сигналы: паттерны взаимодействия, время, контекст и базовые данные сенсоров.

Если система решит, что пользователя, возможно, инструктируют мошенники, она присвоит операции средний или высокий уровень риска.

 

После этого приложение сможет показать предупреждение, добавить задержку, запросить дополнительную проверку или усложнить выполнение опасного действия. Например, перед платежом, сменой данных аккаунта, отправкой сообщения, подписанием документа или использованием дорогих ресурсов вроде ИИ-инференса.

Apple подчёркивает, что Trust Insights не читает содержимое Фотографий, Сообщений и Почты. Данные анализируются локально, сразу отбрасываются, а на серверы Apple уходит только итоговое значение риска. Там его могут сопоставить с данными аккаунта и признаками необычной активности, после чего система вернёт финальную оценку.

Отключить Trust Insights можно будет в настройках, но Apple предусматривает период ожидания. Логика понятна: мошенник вполне может наказать жертве срочно выключить защиту, иначе деньги пропадут.

Для разработчиков это новый инструмент, который позволит не просто молча проводить операции, а вмешиваться в момент, когда пользователь уже почти наступил на цифровые грабли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru