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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Итальянские исследователи придумали необычный способ вычислять людей — по тому, как их тела искажают проходящий Wi-Fi-сигнал. Технологию назвали WhoFi (да, название занято, но, видимо, авторов это не смутило). В основе метода лежит анализ Wi-Fi Channel State Information (CSI) — параметров, которые показывают, как сигнал проходит сквозь пространство.

Учёные утверждают, что этого достаточно, чтобы «узнать» человека, даже если у него нет с собой телефона.

Технология работает так: Wi-Fi-сигнал, проходя через помещение, взаимодействует с объектами и людьми, слегка меняя свою форму. Эти искажения можно «снять» с помощью специальных приёмников и проанализировать.

Оказывается, тело каждого человека влияет на сигнал немного по-своему — как отпечаток пальца. Если пропустить эти данные через нейросеть, можно получить уникальный цифровой «портрет».

Авторы — команда из Университета Сапиенца в Риме — утверждают, что их метод способен распознавать человека с точностью до 95,5% (на открытом наборе данных NTU-Fi). Для сравнения: похожий подход под названием EyeFi, предложенный в 2020 году, давал точность около 75%.

 

Чем эта технология лучше обычных камер? Во-первых, Wi-Fi-сигнал «видит» сквозь стены и не зависит от освещения. Во-вторых, визуально человека не снимают, так что, по мнению авторов, метод даже более «конфиденциальный», чем видеонаблюдение.

Правда, идентифицировать человека по имени или паспорту система не может — речь пока идёт только о том, чтобы «распознавать» одного и того же человека в разных местах.

WhoFi — это ещё один пример того, как из бытовой технологии вроде Wi-Fi можно выжать максимум и превратить её в инструмент наблюдения нового поколения.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru