Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Эксперты GitGuardian в своём отчете за 2023 год обнародовали информацию более чем о 10 миллионах раскрытых секретов и ключей аутентификации в публичных коммитах GitHub.

К ним относятся пароли, ключи API и другие учетные данные. Поразительно, но к 2024 году стало известно о новых прецедентах – более 12,8 млн раскрытых секретов в GitHub, а так же о некотором числе утечек в популярном репозитории Python PyPI, которые содержат более 20 терабайт файлов в свободном доступе.

По словам GitGuardian, за 2023 год ключи API OpenAI, ключи API Google и ключи Google Cloud стали самыми распространенными обнародованными секретами. К сожалению, это влечет за собой возможность несанкционированного доступа угрозу утечки данных. Ведь любому грамотному специалисту будет по силам найти один общий формат секрета, написав регулярное выражение и использовав автоматизацию проверок на валидность. Тем самым он добывает конфиденциальную информацию.

К сожалению, доверие к публичным репозиториям падает. Ключи, опубликованные в GitHub или PyPI, считаются изначально скомпрометированными. Исследователи провели ряд тестов, где honeytoken (своего рода "разряженный" API-ключ, не имеющий доступа ни к каким ресурсам) проверялся на валидность ботами в течение минуты после публикации на GitHub.

Honeytokens остаются недооцененными, ведь они выступают в роли "доносчика" для все большего числа разработчиков. Они помогают увидеть, что кто-то шпионил там, где вы их разместили, и получить некоторую информацию на основе данных телеметрии, собранных при использовании honeytoken.

Больше всего беспокойства вызывает не только факт, что при публикации секрета злоумышленник может добраться до cloud bill, но и возможность утечки более серьёзной информации при избыточных полномочиях секрета.

Если вдруг вы обнаружили утечку секрета в публичной коллекции исходного кода, то для начала — отзовите его. Помните, что как только ваш секрет опубликован, то он с большой вероятностью уже скопирован. Несмотря на то, что исходный код находится в закрытом хранилище, злоумышленники способны получить доступ к ним при помощи социальной инженерии, фишинга и утечки секретов.

Нужно понимать, что секреты в исходном коде рано или поздно обнаруживаются как в частном хранилище, так и в публичном реестре. Чтобы хоть каким-то способом обезопасить себя, придерживайтесь следующих правил:

  • не храните секреты открытым текстом в исходном коде;
  • ограничивайте привилегии, которые эти секреты предоставляют;
  • если вы обнаружили утечку секрета, отмените его;
  • внедрите автоматизацию, подобную той, что предлагает GitGuardian.

Следуя данным правилам, вам, возможно, не придется сталкиваться с утечкой секретов.

Напомним, в конце прошлого месяца популярный репозиторий Python Package Index (PyPI) ограничил возможность регистрации новых пользователей после масштабной вредоносной кампании по распространению трояна, похищающего данные.

А в январе GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru