Крупнейший репозиторий PHP-пакетов Packagist был критически уязвим

Крупнейший репозиторий PHP-пакетов Packagist был критически уязвим

Крупнейший репозиторий PHP-пакетов Packagist был критически уязвим

Разработчики Packagist, крупнейшего репозитория в экосистеме PHP, устранили критическую уязвимость, которая затрагивала официальный сайт проекта. Эта брешь вполне могла позволить злоумышленнику получить контроль над сервисом.

О недостатке безопасности сообщил исследователь Макс Юстич. По его словам, поле ввода «Submit Package», используемое на главной странице для отправки новых пакетов PHP, позволяло атакующему запустить вредоносную команду в формате «$(MALICIOUS_COMMANDS)».

Основная причина этой проблема крылась в том, что сервис ожидал в этом поле URL-адрес, который бы вел на сервера Git, Perforce, Subversion или Mercurial. Таким образом, Packagist неправильно обрабатывал вводимые символы при проверке этого условного URL.

Это позволяло любому злоумышленнику дважды запустить вредоносную команду — первый раз, когда проверялся репозиторий Perforce, второй раз – когда проверялся репозиторий Subversion. Далее уже все зависело от уровня навыков атакующего, к примеру, он мог легко захватить базовый сервер Packagist.

Юстич уведомил в блоге, что в настоящее время уязвимость устранена.

Packagist является самым крупным хостом для хранения пакетов PHP. В июле 2018 года было зарегистрировано более 435 миллионов пакетов.

На данный момент сама команда Packagist никак не прокомментировала наличие бреши и выпуск патча для нее.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru