Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Компания Security Vision сообщила, что усилила механизмы приоритизации уязвимостей в своих продуктах за счёт данных ФСТЭК России. Речь идёт об информации по так называемым «трендовым» уязвимостям — тем, для которых уже есть либо средства эксплуатации, либо подтверждения использования в реальных атаках.

Если совсем просто, теперь при ранжировании рисков система будет опираться не только на общие международные источники и формальные оценки опасности, но и на данные регулятора о том, какие уязвимости действительно используются на практике.

Это важно потому, что стандартные базы обычно во многом завязаны на CVSS — то есть на теоретическую оценку критичности. Но высокая оценка по CVSS ещё не всегда означает, что уязвимость прямо сейчас активно эксплуатируют. И наоборот: некоторые проблемы могут оказаться особенно актуальными именно в реальных атаках, даже если формально не выглядят самыми громкими.

В Security Vision уточнили, что сведения от ФСТЭК поступают в аналитический центр компании в рамках обмена информацией об угрозах. После этого данные включаются в ежедневные обновления пакетов экспертизы для нескольких продуктов компании, включая VM, NG SOAR, SIEM и TIP.

На практике это означает, что системы должны быстрее поднимать в приоритете именно те уязвимости, которые уже замечены в эксплуатации и потому требуют более срочного внимания со стороны ИБ-команд.

Если говорить шире, это ещё один шаг в сторону более прикладной оценки рисков: не только «насколько опасна уязвимость в теории», но и «насколько вероятно, что ею воспользуются прямо сейчас».

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru