Уязвимость 0-day в Argo CD грозит кражей секретов из приложений Kubernetes

Уязвимость 0-day в Argo CD грозит кражей секретов из приложений Kubernetes

Уязвимость 0-day в Argo CD грозит кражей секретов из приложений Kubernetes

В платформе Argo CD обнаружена уязвимость нулевого дня, позволяющая выйти за пределы экосистемы приложения, развернутого в Kubernetes, и украсть конфиденциальные данные из другой программы — например, сохраненные пароли или ключи API.

Декларативный GitOps-инструмент непрерывной доставки Argo CD упрощает и автоматизирует развертывание контейнеризованных приложений в кластерах Kubernetes, обеспечивая управление жизненным циклом в реальном времени. Эта популярная платформа с открытым исходным кодом обычно реализуется как облачный Kubernetes-контроллер, который непрерывно мониторит запущенные приложения, сравнивая текущий статус с тем, что определен в Git-репозитории.

Уязвимость CVE-2022-24348 (7,7 балла CVSS) классифицируется как выход за пределы рабочего каталога. Согласно описанию, эксплойт осуществляется с помощью специально созданной Helm-диаграммы — файла YAML, который по сути является симлинком, указывающим на объект вне корневого каталога репозитория.

 

Загрузка вредоносной Helm Chart в систему Argo CD возможна лишь при наличии разрешения на создание или обновление приложений Kubernetes. Автор атаки также должен знать или угадать полный путь к целевому файлу values.yaml.

Успешный эксплойт позволяет раздобыть конфиденциальные данные, с помощью которых можно развить атаку на ресурсы организации. Патч для CVE-2022-24348 в Argo CD включен в состав сборок 2.3.0, 2.2.4 и 2.1.9.

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