Уязвимость в Axios: риск SSRF и утечки учеток для миллионов юзеров

Уязвимость в Axios: риск SSRF и утечки учеток для миллионов юзеров

Уязвимость в Axios: риск SSRF и утечки учеток для миллионов юзеров

Опубликована PoC-атака на уязвимость, выявленную прошлым летом в HTTP-клиенте Axios. Эксплойт грозит подменой запросов на стороне сервера (SSRF) и кражей конфиденциальных данных; патч вышел в составе сборки 1.8.2.

Ввиду большой популярности Axios (до 250 млн загрузок в месяц) проблема CVE-2025-27152 предоставляет широкие возможности для злоупотреблений.

Уязвимость проявляется при обработке абсолютных URL в пользовательском вводе. Даже в тех случаях, когда в настройках выставлен baseURL, Axios проигнорирует это и отправит запрос, используя полный адрес ресурса.

В результате возникла угроза обхода защиты и несанкционированного доступа к ресурсам. В случае атаки подобный недочет позволяет через SSRF обращаться к другим внутренним хостам в целевой сети, а также спровоцировать утечку учеток и API-ключей, вставляемых в заголовки запросов.

Уязвимости подвержены экземпляры Axios сборок 1.7.9 и ниже, вне зависимости от того, как они работают — на стороне сервера или клиента. Пользователям настоятельно рекомендуется обновить JavaScript-библиотеку до версии 1.8.2 или выше; риск эксплойта можно снизить вводом проверки пути поиска ресурса и запрета на использование абсолютных URL в запросах.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru