В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

GitLab на этой неделе выпустила патчи, устраняющие критическую уязвимость в используемом DevOps-платформой софте. Эксплуатация этой бреши может привести к выполнению произвольного кода в затронутых системах.

Проблему отслеживают под идентификатором CVE-2022-2884, она получила почти максимальный балл по шкале CVSS — 9,9 из 10. Согласно описанию, брешь затрагивает все версии GitLab Community Edition (CE) и Enterprise Edition (EE): с 11.3.4 по 15.1.5, с 15.2 по 15.2.3 и с 15.3 по 15.3.1.

Корень проблемы кроется в API GitHub для импорта, который позволяет удаленно выполнить код. Об уязвимости представителям GitLab сообщил исследователь под ником yvvdwf.

Выполнение кода открывает для потенциального атакующего целый ряд возможностей: он может внедрить трояны и бэкдоры, а также получить полный контроль над затронутыми устройствами.

Вышедшие версии 15.3.1, 15.2.3 и 15.1.5 устраняют критическую дыру, однако есть и другой способ защитится от возможной эксплуатации — отключить функцию импорта из GitHub. Эту опцию можно найти в настройках контроля доступа, в пункте «Ресурсы для импорта».

На данный момент нет информации об эксплуатации описанного бага в реальных атаках. Тем не менее всех пользователей просят установить вышедшие обновления как можно скорее.

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