Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

В CouchDB была обнаружена уязвимость, вызванная несоответствием между собственным парсером JSON и JSON-парсером Javascript, используемым во время проверки документа. Поскольку базы данных CouchDB открыты для доступа через интернет, эта брешь может поспособствовать эскалации привилегий и удаленному выполнению кода на большом количестве установок.

CouchDB написана на языке Erlang, но позволяет указывать сценарии проверки документов в Javascript. Эти сценарии автоматически оцениваются при создании или обновлении документа. CouchDB управляет учетными записями пользователей через специальную базу данных — _users.

Когда вы создаете или изменяете пользователя в базе данных CouchDB, сервер проверяет изменение с помощью функции Javascript validate_doc_update, чтобы удостовериться, что это не попытка сделать себя администратором, например.

«Проблема в том, что существует расхождение между JSON-парсером Javascript (используемым в скриптах проверки) и тем, что используется внутри CouchDB, называемым jiffy», — пишет эксперт, обнаруживший брешь.

Далее специалист привод куски кода для демонстрации этой разницы:

Erlang:

> jiffy:decode("{\"foo\":\"bar\", \"foo\":\"baz\"}"). 
{[{<<"foo">>,<<"bar">>},{<<"foo">>,<<"baz">>}]}

Javascript:

> JSON.parse("{\"foo\":\"bar\", \"foo\": \"baz\"}")
{foo: "baz"}

Для данного ключа парсер Erlang сохранит оба значения, а вот Javascript-парсер сохранит только последнее, что позволит обойти все соответствующие проверки ввода и создать пользователя с правами администратора.

Исследователь указывает на то, что использовать несколько парсеров для обработки одних и тех же данных не очень правильно. Он предлагает сделать все возможное, чтобы не было никаких функциональных различий между парсерами, если есть необходимость использовать несколько.

Google Chrome загружает Gemini без согласия пользователей

Google Chrome заподозрили в автоматической загрузке локальной версии ИИ-модели Gemini без явного согласия пользователей. По мнению экспертов, это может создавать риски для конфиденциальности данных граждан и компаний, а также противоречить законодательству ряда стран, включая Россию.

На то, что Google начала загружать на компьютеры пользователей локальную версию Gemini, обратила внимание «Российская газета» со ссылкой на сообщения в соцсетях.

Объем локальной копии Gemini составляет около 4 Гбайт. Сообщается, что модель может автоматически запускаться при обращении к сервисам Google.

Первый заместитель председателя комитета Госдумы по информационной политике, председатель правления РОЦИТ Антон Горелкин предположил, что Google может использовать пользовательские устройства как элементы распределенной вычислительной сети:

«Ничто не мешает объединить все компьютеры с Gemini в одну большую распределенную сеть — и экономить на вычислительных ресурсах, задействуя оборудование пользователей, при этом взимая плату за подписку».

По его словам, в России Gemini пока не распространяется для локальной установки, поскольку доступ к сервису официально не продается. Однако он не исключил, что подобная практика может появиться позже, после тестирования модели.

Руководитель команды киберзащиты облачного провайдера Nubes Дмитрий Шкуропат отметил, что установка без явного согласия пользователя может нарушать требования законодательства о защите персональных данных и правах потребителей, в том числе российского.

Кроме того, локальная ИИ-модель теоретически способна получить доступ к данным на рабочей станции — паролям, переписке и файлам, что создает риски их компрометации, особенно для бизнеса.

Ведущий эксперт по сетевым угрозам, веб-разработчик компании «Код Безопасности» Константин Горбунов также указал на вероятность доступа ИИ к значительным объемам данных, включая критически важную информацию. Дополнительный риск возникает в случае, если злоумышленники получат доступ к данным, с которыми работает модель.

Ранее сообщалось, что кибергруппировки как минимум предпринимали попытки использовать Gemini для повышения эффективности целевых атак. Наиболее активно, по данным экспертов, ИИ-модель Google применяли хакеры из Китая и Ирана.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru