Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая PHP-уязвимость открывает сайты для SQL-инъекции

Критическая уязвимость, затрагивающая ряд версий PHP 8, угрожает веб-приложениям и сайтам, позволяя провести SQL-инъекцию. Патчи уже готовы, поэтому настоятельно рекомендуется установить их как можно скорее.

Проблема получила идентификатор CVE-2022-31631 и 9,1 балла по шкале CVSS. Брешь актуальна для PHP 8.0.x до версии 8.0.27, 8.1.x до версии 8.1.15 и 8.2.x до версии 8.2.2.

Баг кроется в функции PDO::quote() при использовании баз данных SQLite. Эта функция часто применяется для очистки вводимых пользователем данных перед их использованием в запросах к БД.

По типу CVE-2022-31631 представляет собой классическую проблему целочисленного переполнения буфера. Если PDO::quote() обрабатывает слишком длинную строку, функция не может корректно экранировать входные данные.

Этот изъян может привести с созданию опасных SQL-запросов, которые могут позволить киберпреступникам внедрить вредоносный код и получить контроль над базой данных.

Таким образом, корень уязвимости находится в механизме обработки длинных строк в PHP: например, базовая функция SQLite sqlite3_snprintf() использует 32-битное целое число для параметров длины, а PHP PDO::quote() — zend_long (64-битное). Именно это несоответствие приводит к целочисленному переполнению буфера.

При этом 32-битные системы менее уязвимы к CVE-2022-31631, а вот пользователям 64-битных стоит незамедлительно установить патчи.

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