Дыры в WordPress-плагине Ninja Forms позволяют выкрасть данные посетителей

Дыры в WordPress-плагине Ninja Forms позволяют выкрасть данные посетителей

Дыры в WordPress-плагине Ninja Forms позволяют выкрасть данные посетителей

Популярный плагин для сайтов на WordPress — Ninja Forms содержит три уязвимости, позволяющие злоумышленникам повысить свои права и выкрасть пользовательские данные. Напомним, Ninja Forms используется для создания форм на веб-ресурсах.

На баги указали исследователи из Patchstack. Информацию о трех брешах сразу же передали разработчикам плагина.

Судя по всему, уязвимости затрагивают Ninja Forms 3.6.25 и более поздние версии софта. В начале месяца девелоперы выпустили релиз под номером 3.6.26, устраняющий проблемы.

Аналитики WordPress.org опубликовали интересную статистику, согласно которой лишь около половины пользователей плагина установили последнюю версию. Это значит, что на сегодняшний день приблизительно 400 тысяч сайтов остаются уязвимыми для киберпреступников.

Первая из найденных дыр получила идентификатор CVE-2023-37979. В сущности, это межсайтовый скриптинг (XSS), позволяющий атакующему подвысить права и выкрасть данные. Для эксплуатации достаточно заманить целевого пользователя на специально подготовленную веб-страницу.

Ещё две уязвимости — CVE-2023-38393 и CVE-2023-38386 — связаны с недостаточным контролем доступа к функции экспорта введённой в поле информации. Обе бреши получили высокую степень риска.

 

С патчами разработчики добавили улучшенную проверку разрешений и ограничили доступ, чтобы устранить XSS.

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