Уязвимости в Slimstat Analytics подвели под удар 100 тыс. WordPress-сайтов

Уязвимости в Slimstat Analytics подвели под удар 100 тыс. WordPress-сайтов

Уязвимости в Slimstat Analytics подвели под удар 100 тыс. WordPress-сайтов

В WordPress-плагине Slimstat Analytics были найдены две уязвимости, позволяющие внедрять на сайт сторонние скрипты и воровать информацию из базы данных. Обновление с патчами доступно с конца августа.

Согласно статистике wordpress.org, расширение Slimstat Analytics разработки VeronaLabs в настоящее время активно более чем на 100 тыс. сайтов. Уязвимостям, выявленным аналитиками из Wordfence, подвержены все сборки софта ниже 5.0.10.

Одна проблема характеризуется как хранимая XSS (CVE-2023-4597), другая — как слепая инъекция SQL-кода (CVE-2023-4598). Степень опасности межсайтового скриптинга авторы находок оценили в 6,4 балла по шкале CVSS (как умеренную), SQLi — в 8,8 балла (как высокую).

Причиной CVE-2023-4597 является неадекватная санация пользовательского ввода, а также статистических данных при выводе. Возможность SQLi-атаки появилась из-за неадекватной санации параметра w, передаваемого в запросе.

Эксплойт в обоих случаях требует аутентификации, возможен при наличии разрешений уровня Contributor или выше и осуществляется с использованием шорткода [slimstat]. Патчи VeronaLabs создала за несколько дней и выпустила апдейт 28 августа.

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