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.

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru