Уязвимость в OpenSSH: имена пользователей позволяют выполнить код

Уязвимость в OpenSSH: имена пользователей позволяют выполнить код

Уязвимость в OpenSSH: имена пользователей позволяют выполнить код

Исследователь безопасности Дэвид Лидбитер обнаружил уязвимость в OpenSSH — CVE-2025-61984 — которая демонстрирует: даже мелкие особенности парсинга команд и поведения shell могут привести к удалённому выполнению кода.

Суть проблемы проста и неприятна: в OpenSSH (до версии 10.1) контрол-символы в именах пользователей, полученных из ненадёжных источников, могли не отфильтровываться.

Когда такое «имя» подставлялось в ProxyCommand (через переменную %r), OpenSSH формировал строку для exec, которую запускал через shell. Если в этой строке оказывались символы вроде $[ и символы новой строки, некоторые оболочки (например, bash) могли интерпретировать это так, что первая команда аварийно завершается, а затем выполняется то, что идёт после — то есть возможна инъекция команды.

Эксплуатация требует специфической связки: конфигурация, использующая ProxyCommand с %r, уязвимая оболочка и «входной» источник имени пользователя, который злоумышленник контролирует. Практический пример — злоумышленный .gitmodules, где в URL подставляют строку вроде:

[submodule "foo"]
  path = foo
  url = "$[+]\nsource poc.sh\n@foo.example.com:foo"

Если SSH-конфиг содержит строку вроде

ProxyCommand some-command %r@%h:%p

и вы запускаете git clone --recursive, то в подходящих условиях может выполниться source poc.sh — до установления самого соединения.

Важно понимать: условия для успешной атаки нишевые, но реальны — инструментальная цепочка Git → SSH → shell и автоматизация (CI/CD) дают атакующему много точек входа. Проблема усугубляется тем, что OpenSSH фильтровал многие метасимволы, но пропустил $ и [ — и это создало неожиданный вектор.

Исправление уже включено в OpenSSH 10.1: разработчики начали проверять и запрещать управляющие символы в именах пользователей через iscntrl() в ssh.c. То есть долгосрочное решение — обновиться до 10.1 или новее.

Если обновиться сразу нельзя, Лидбитер предлагает два практических временных шага. Во-первых, брать имя пользователя в одинарные кавычки в ProxyCommand, чтобы предотвратить подстановку:

ProxyCommand some-command '%r@%h:%p'

(Обратите внимание: одинарные кавычки нужны именно потому, что двойные не защитят от $[ — оболочка всё ещё будет их обрабатывать.) Во-вторых, по умолчанию отключить SSH-подмодули в Git и не позволять автоматические URL-хендлеры, которые могут передавать непроверенные SSH-команды:

git config --global protocol.ssh.allow user

Главный вывод — не полагаться на то, что «маленький» символ или строка не принесут беды: при передаче входа от ненадёжных источников через несколько инструментов даже неочевидная каверза в парсинге может стать критической. Рекомендуется как можно скорее обновить OpenSSH или применить временные защитные меры в конфигурациях ProxyCommand и политиках Git.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru