15-летний баг в PEAR открывал вектор атаки на цепочки поставок

15-летний баг в PEAR открывал вектор атаки на цепочки поставок

15-летний баг в PEAR открывал вектор атаки на цепочки поставок

В PHP-репозитории PEAR на протяжении 15 лет существовала уязвимость, которая могла позволить злоумышленникам провести атаку на цепочку поставок, получить возможность публиковать вредоносные пакеты и выполнять произвольный код.

О проблеме в безопасности рассказал Томас Шаушфайн, специалист компании SonarSource, который описывает брешь так:

«Условный атакующий с помощью эксплуатации выявленной уязвимости может захватить аккаунт разработчика и публиковать от его имени вредоносные релизы. Есть и второй баг, позволяющий злоумышленникам получить доступ к центральному серверу PEAR».

Интересна, что эта проблема освещалась аж в 2007 году, когда эксперты указывали на небезопасную PHP-функцию mt_rand(), используемую для сброса паролей. Тогда, по словам специалистов, киберпреступникам понадобилось бы менее 50 попыток для подбора токена.

Само собой, такая брешь открывала вектор атак на цепочку поставок с помощью специальных версий пакетов, в которые было бы добавлена функциональность трояна.

 

Вторая уязвимость, о которой упомянул Шаушфайн, работает в связке с основной и позволяет получить несанкционированный доступ на начальном этапе атаки. Проблема в этом случае кроется в использовании старой версии Archive_Tar, которую затрагивает дыра под идентификатором CVE-2020-36193 (7,5 балла по шкале CVSS).

Шаушфайн поразился тому, что уязвимости были актуальны более десяти лет, хотя их достаточно легко обнаружить и использовать в атаке. Такая ситуация, по мнению эксперта, заставляет сомневаться в состоятельности практик компании.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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