Баг NPM позволял обелить репутацию вредоносных JavaScript-пакетов

Баг NPM позволял обелить репутацию вредоносных JavaScript-пакетов

Баг NPM позволял обелить репутацию вредоносных JavaScript-пакетов

Специалисты Aqua Security выявили в менеджере пакетов NPM логическую ошибку, из-за которой можно было выдать вредоноса за софт, созданный уважаемым разработчиком. Подобный подлог способен нарушить атмосферу доверия на npmjs.com и открывает возможность для атаки на цепочку поставок.

Исследователи подали отчет о находке в рамках программы GitHub bug bounty в начале февраля. Как оказалось, проблема уже взята на заметку, и над ней работают. В итоге решение было найдено, и вчера, 26 апреля, операторы веб-сервиса отрапортовали, что дефект устранен.

Согласно Aqua, суть проблемы заключалась в следующем. Любой пользователь платформы мог создать и опубликовать вредоносный JavaScript-пакет, добавить пару лиц, ответственных за сопровождение, из числа популярных и доверенных юзеров, а затем удалить себя из этого списка.

Такой трюк можно было совершить без согласия и ведома новых мейнтейнеров. Если вредоносный opensource-компонент кто-нибудь загрузит, им придется отвечать за такой сюрприз, и доброе имя будет потеряно.

По словам авторов находки, проблему мог бы решить адекватный механизм подтверждения приглашений — такой, каким пользуются организации при добавлении пользователей NPM или создатели совместных проектов на GitHub. Именно так и поступили операторы npmjs.com — попросту добавили функцию подтверждения для всех новых сопроводителей пакетов.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru