Критическая уязвимость в node-netmask затрагивает 279 тысяч приложений

Критическая уязвимость в node-netmask затрагивает 279 тысяч приложений

Критическая уязвимость в node-netmask затрагивает 279 тысяч приложений

В популярном npm-пакете node-netmask выявлена уязвимость, позволяющая обойти ограничение доступа к IP-адресам и провести атаку SSRF, RFI или LFI на приложение на базе Node.js. Проблема устранена с выпуском версии 2 продукта.

Библиотека netmask выполняет парсинг IP-адресов при обращении к сетевым ресурсам через приложение. На этот компонент полагаются свыше 279 тыс. проектов на GitHub; из репозитория npm его еженедельно скачивают по 3 млн раз и более.

Уязвимость в netmask, получившая идентификатор CVE-2021-28918, вызвана ошибкой в реализации проверки входных данных и проявляется при обработке IP-адресов смешанного формата.

Согласно спецификациям IETF, адреса IPv4 в текстовом виде могут быть представлены в различных форматах, в том числе в десятичном и восьмеричном. В последнем случае строковое значение адреса начинается с нуля — например, 0150.0024.0073.0321, что соответствует более привычному 104.20.59.209. Основные браузеры обычно отслеживают префикс «0» в адресной строке и автоматически совершают перевод IP-адреса в десятичный формат.

Как оказалось, netmask эту особенность не учитывает и попросту отбрасывает начальный 0, обрабатывая все части адреса как десятичные числа. Злоумышленник может, например, запросить ресурс, указав IP-адрес как 0177.0.0.1 (эквивалентно 127.0.0.1 — кольцевому адресу, возвращающему к локальному хост-компьютеру), и уязвимый модуль обработает его как внешний адрес 177.0.0.1. В итоге использующее netmask приложение не уловит тождества 0177.0.0.1 и 127.0.0.1 и загрузит ресурс в обход возможных запретов.

Точно так же при обращении к приложению на базе Node.js автор атаки может указать localhost-адрес как 0127.0.0.1 (соответствует десятичному 87.0.0.1). Модуль netmask обработает его как публичный 127.0.0.1, и искомый доступ будет получен.

 

Уязвимость в netmask позволяет также обойти проверку разрешений на доступ к интранет-адресам, VPN, контейнерам и узлам локальной сети путем ввода IP-адреса 012.0.0.1 (10.0.0.1), который netmask воспримет как 12.0.0.1 (публичный).

Обнаружившие проблему исследователи отметили, что она «катастрофична», так как возможность манипуляции значениями IP-адресов на уровне ввода грозит атаками типа RFI (Remote File Inclusion, динамическое подключение файлов с других серверов), LFI (Local File Inclusion, включение в цепочку выполнения локальных файлов) и SSRF (подмена адресов на стороне сервера).

Патч для netmask вышел десять дней назад в составе сборки 2.0.0 пакета; разработчикам приложений настоятельно рекомендуется обновить зависимости в коде.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru