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.

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru