В Tailscale SSH нашли способ добраться до root через редирект сокетов

В Tailscale SSH нашли способ добраться до root через редирект сокетов

В Tailscale SSH нашли способ добраться до root через редирект сокетов

Один взломанный компьютер может стать отправной точкой для захвата других серверов в сети Tailscale. Специалист Эрика Виндиш из Cyberdione Labs описала проблемы, которые в лабораторных условиях позволили превратить обычный разрешённый SSH-доступ в права root.

Но важное условие есть: атакующий уже должен контролировать допущенное устройство и иметь нужные разрешения на соединение.

Подробности и условия воспроизведения опубликованы в отчёте Tailworm. Проверки проводились на Tailscale 1.104.2 и Headscale 0.29.5.

Главная претензия касается перенаправления Unix-сокетов. Некоторые операции выполняет привилегированный процесс tailscaled, из-за чего обычная SSH-сессия получает возможность обращаться к ресурсам, доступным только root. В тестах исследовательница использовала это для взаимодействия с Docker и выполнения команд с повышенными правами.

При широких правилах доступа атаку удалось автоматизировать: переход между разрешёнными узлами занимал меньше секунды. При этом точечные ограничения останавливали распространение.

Также описаны проблемы отказа в обслуживании и обхода ограничений в отдельных компонентах.

Автор рекомендует пересмотреть SSH-политики и отключить ненужное перенаправление. Для Headscale 0.29.5 она отдельно отмечает отсутствие независимого запрета этой функции.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru