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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru