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.

Рынок защиты ИИ в России к 2029 году может возрасти до 11 млрд рублей

В AppSec Solutions ожидают, что российский рынок средств защиты ИИ-систем будет расти в геометрической прогрессии. В 2026 году его объем превысит 1 млрд руб., а к 2029 году может составить 11 млрд рублей.

Прогнозы других аналитиков, с которыми ознакомился «Ъ», еще более оптимистичны: 3-4 млрд руб. в 2025 году, 25-30 млрд руб. в 2030-м.

Рынок защиты ИИ в России пока молод и ориентирован на B2B. Его развитие стимулируют осознание рисков, сопряженных с внедрением таких технологий, и рост числа угроз; наибольшим спросом пользуются средства анализа защищенности новомодных интеграций, способных нарушить безопасность корпоративных сетей.

Рынок GenAI в России тоже стремительно растет. По оценкам Onside и Just AI, в сравнении с прошлогодним показателем его объем возрос почти в пять раз и достиг 58 млрд руб., а к 2030 году может достичь 778 млрд рублей.

Как неоднократно отмечали эксперты, расширение использования ИИ породило новые риски. Зафиксированы утечки конфиденциальной информации, возможность ошибок в выдаче больших языковых моделей (БЯМ, LLM), манипуляции данными, используемыми для их обучения, а также случаи злонамеренного вмешательства в работу ИИ-систем.

В ходе беседы с журналистами представитель «Информзащиты» упомянул еще одну, совсем новую угрозу — маскировку кибератак под коммуникации LLM. По оценке ИБ-компании, новая уловка злоумышленников позволяет повысить скрытность целевых атак на 42%: мишени по умолчанию воспринимают LLM-трафик как доверенный, а традиционные меры защиты в применении к ИИ малоэффективны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru