В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

Исследователи из компании Oxeye обнаружили критическую уязвимость в популярной JavaScript-библиотеке vm2. Брешь получила имя “SandBreak“ и 10 баллов по шкале CVSS. Специалистам по кибербезопасности, использующим vm2, стоит незамедлительно пропатчить библиотеку.

Библиотека vm2 является наиболее популярной JavaScript-песочницей, которую за один месяц скачивают 16,5 млн раз. Она предоставляет фреймворк для тестов, с помощью которого можно запускать подозрительный код в одном процессе.

Эту тестовую среду используют миллионы разработчиков, поскольку она обеспечивает полный контроль над выводом консоли песочницы. Задействовавшие vm2 девелоперы также получают возможность ограничить доступ к определённым встроенным модулям и методам вызова.

Команда исследователей из Oxeye выявила в vm2 критическую уязвимость, которая может привести к обходу песочницы и удалённому выполнению кода. Авторам проекта сразу же сообщили о проблеме, после чего те выпустили патч с версией 3.9.11. GitHub также опубликовал своё уведомление, в котором приводится идентификатор уязвимости — CVE-2022-36067.

Если условному атакующему удастся использовать эксплойт, он сможет обойти среду vm2 и запустить шелл-команды на хосте. Именно поэтому не стоит пренебрегать советами пропатчить SandBreak как можно скорее.

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

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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