Раскрыты детали уязвимости, актуальной для тысяч экземпляров GitLab

Раскрыты детали уязвимости, актуальной для тысяч экземпляров GitLab

Раскрыты детали уязвимости, актуальной для тысяч экземпляров GitLab

Исследователь из Rapid7 выявил в GitLab уязвимость, позволяющую удаленно и без аутентификации получить списки пользователей веб-приложения. Проблема затрагивает многие серверы GitLab, доступные из интернета (таких установок более 50 тысяч). Заплатка включена в состав обновлений 14.8.2, 14.7.4 и 14.6.5, вышедших неделю назад.

Согласно бюллетеню разработчика, уязвимость CVE-2021-4191 привязана к GraphQL API и актуальна для частных экземпляров GitLab ограниченного пользования. Проблема, оцененная как умеренно опасная (5,3 балла CVSS), была привнесена с выпуском версии 13.0; ее наличие подтверждено также для всех сборок в ветках с 14.4 по 14.7 включительно.

В блог-записи Rapid7 указана причина появления уязвимости — отсутствие проверки подлинности при выполнении некоторых запросов к GraphQL API. В результате открылась возможность для сбора данных зарегистрированных пользователей GitLab — их ID, имен, названий учетной записи, адресов email.

Готовые списки юзернеймов злоумышленник может использовать для проведения брутфорс-атак, в том числе перебором возможных комбинаций с ходовыми или украденными паролями. Такие базы неизменно пользуются спросом на подпольном рынке; ими снабжают самоходных зловредов (Mirai, Emotet), они облегчают хакерам проникновение в целевые сети (Fancy Bear, Nobelium).

В Metasploit уже добавлен новый модуль для CVE-2021-4191, и эксперты ожидают всплеск сканов и попыток сбора данных с помощью новой дыры. Поиск по Shodan показал, что в Сети помимо собственных серверов gitlab.com присутствуют более 50 тыс. потенциально уязвимых экземпляров GitLab, с большой концентрацией в Китае.

 

Кроме CVE-2021-4191, в GitLab пропатчены еще шесть уязвимостей, в том числе одна критическая (CVE-2022-0735; 9,6 балла CVSS). Последняя позволяет в обход авторизации украсть токены регистрации так называемых runner — агентов, выполняющих задачи по интеграции и развертыванию (CI/CD) в рамках автоматизированного процесса доработки исходного кода.

Установка патчей, по словам разработчиков GitLab, вызовет локальный сброс токенов регистрации runner. Если регистрация выполняется автоматически (с помощью скриптов), обновление нарушит этот процесс. Ранее зарегистрированные runner при этом не пострадают.

Помимо установки патчей пользователям GitLab настоятельно рекомендуется заблокировать интернет-доступ к таким серверам и скрыть профили — возможность просмотра должна появляться только после входа в систему.

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru