WAF-защиту Azure, Cloudflare, Google Cloud можно обойти 1207 способами

WAF-защиту Azure, Cloudflare, Google Cloud можно обойти 1207 способами

WAF-защиту Azure, Cloudflare, Google Cloud можно обойти 1207 способами

Команда исследователей из Северо-Восточного университета и Дартмутского колледжа разработала новый метод обхода фильтров WAF, который использует различия в парсинге HTTP-запросов на файрволах и защищаемых веб-серверах.

Традиционные способы обхода WAF полагаются на обфускацию вредоносной полезной нагрузки. Авторы PoC-атаки WAFFLED не стали трогать пейлоад и сосредоточились на невинных элементах контента — заголовках, сегментах тела запроса.

Для манипуляций были выбраны три широко используемых типа содержимого: multipart/form-data, application/xml и application/json.

Экспериментаторы изменяли набор символов для составного контента, значения параметров boundary и namespace, XML-схемы, декларации DOCTYPE, разделы CDATA, форматирование и вложенные структуры в JSON-объектах, стараясь ввести в заблуждение WAF, но так, чтобы атакуемый сервер при этом смог распарсить пробивший фильтры вредоносный запрос без проблем.

Всего в ходе исследования было обнаружено 1207 вариантов обхода WAF, с помощью которого злоумышленник может получить доступ к конфиденциальным данным. Подобные атаки известны как HTTP request smuggling (HRS).

 

Как оказалось, обход по методу WAFFLED составляет угрозу для четырех из пяти испытанных защитных продуктов (AWS WAF, Microsoft Azure WAF, Google Cloud Armor, Cloudflare WAF и ModSecurity, встроенный в nginx).

Тестирование проводилось в комбинации с веб-приложениями на основе популярных фреймворков, таких как Flask, FastAPI, Gin, Express, Spring Boot, Laravel. Проверка в полевых условиях показала: HRS из-за разницы в интерпретации HTTP-запросов актуален для 90% сайтов.

 

Ознакомившись с результатами исследования, Google признала наличие проблемы, заявила, что будет решать ее в приоритетном порядке, и выплатила вознаграждение. В Cloudflare тоже готовят фикс, Microsoft и ModSecurity-сообщество обновили наборы правил.

По мнению университетских исследователей, от таких уязвимостей избавиться не так уж сложно, главное — неукоснительно следовать рекомендациям RFC. В подтверждение своих слов авторы WAFFLED создали опенсорсный инструмент-прокси, который тщательно проверяет HTTP-запросы и приводит их в соответствие текущим стандартам RFC до передачи на WAF.

Тестирование HTTP-Normalizer показало, что он способен блокировать попытки обхода по методу WAFFLED с эффективностью 100%. Накладные расходы при этом ничтожны.

Тем, кто не в состоянии развернуть дополнительный прокси, советуют установить новейшие наборы правил (Azure DRS 2.1, ModSecurity CRS 3.3), по возможности исключить экзотические типы содержимого и ужесточить проверку заголовков Content-Type, Content-Length и Transfer-Encoding на уровне WAF и приложений.

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru