{"id":112852,"date":"2024-01-12T15:10:15","date_gmt":"2024-01-12T13:10:15","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy"},"modified":"2026-02-13T23:24:49","modified_gmt":"2026-02-13T21:24:49","slug":"ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy","title":{"rendered":"Angriff auf die Infrastruktur von PyTorch, der das Repository und die Releases kompromittiert.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Details of the attack on the infrastructure used for developing the PyTorch machine learning framework have been revealed. This allowed for the extraction of access keys sufficient to place arbitrary data in the project's release repository on GitHub and AWS, as well as to insert code into the main branch of the repository and add a backdoor through dependencies. The replacement of PyTorch releases could have been used to launch attacks on major companies like Google, Meta, Boeing, and Lockheed Martin, which utilize PyTorch in their projects. As part of the Bug Bounty program, Meta paid researchers $16,250 for information regarding the issue. <\/p>\n

The essence of the attack lies in the ability to execute one's own code on Servern<\/a> Kontinuierliche Integration, die das Neubauen und Ausf\u00fchren von Aufgaben zur Testung neuer \u00c4nderungen, die in das Repository hochgeladen werden, durchf\u00fchrt. Das Problem betrifft Projekte, die eigene externe \u201eSelf-Hosted Runner\u201c mit GitHub Actions nutzen. Im Gegensatz zu den traditionellen GitHub Actions werden die Self-Hosted Runner nicht in der Infrastruktur von GitHub, sondern auf eigenen Servern ausgef\u00fchrt. own servers or in virtual<\/a> machines supported by the developers. <\/p>\n

Das Ausf\u00fchren von Build-Aufgaben auf eigenen Servern erm\u00f6glicht die Ausf\u00fchrung von Code, der das Scannen des internen Netzwerks des Unternehmens, das Durchsuchen des lokalen Dateisystems nach Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcsseln und Zugriffstokens sowie die Analyse von Umgebungsvariablen mit Parametern f\u00fcr den Zugriff auf externe Speicher oder Cloud-Dienste voraussetzt. Ohne angemessene Isolation der Build-Umgebung k\u00f6nnen gefundene vertrauliche Daten an Angreifer nach au\u00dfen gesendet werden, beispielsweise durch Anfragen an externe APIs. Zur Ermittlung des Einsatzes von \u201eSelf-Hosted Runner\u201c in Projekten kann das Gato-Toolset verwendet werden, das \u00f6ffentliche Workflow-Dateien und Protokolle von CI-Job-Beginn analysiert. <\/p>\n

In PyTorch und vielen anderen Projekten, die \u201eSelf-Hosted Runner\u201c verwenden, ist der Start von Build-Jobs nur Entwicklern gestattet, deren \u00c4nderungen zuvor \u00fcberpr\u00fcft und in die Codebasis des Projekts aufgenommen wurden. Der Status \u201econtributor\u201c bei Verwendung der Standardrepository-Einstellungen erlaubt es, GitHub Actions-Handler beim Erstellen von Pull-Requests auszuf\u00fchren und somit den eigenen Code in jeder GitHub Actions Runner-Umgebung auszuf\u00fchren, die mit dem Repository oder der betreuenden Projektorganisation verbunden ist. <\/p>\n

Die Bindung an den Status \u201eContributor\u201c lie\u00df sich leicht umgehen \u2014 es gen\u00fcgte, eine unerhebliche \u00c4nderung im Voraus einzureichen und auf deren Annahme in das Code-Repository zu warten. Danach erhielt der Entwickler automatisch den Status eines aktiven Teilnehmers, dessen Pull-Requests in der CI-Infrastruktur ohne eine separate \u00dcberpr\u00fcfung getestet werden durften. Um den Status eines aktiven Entwicklers zu erlangen, wurden im Experiment geringf\u00fcgige kosmetische \u00c4nderungen vorgenommen, die sich auf die Korrektur von Tippfehlern in der Dokumentation bezogen. Um Zugriff auf das Repository und das PyTorch-Release-Archiv zu erhalten, wurde w\u00e4hrend des Angriffs durch die Ausf\u00fchrung von Code im \u201eSelf-Hosted Runner\u201c ein GitHub-Token abgefangen, das f\u00fcr den Zugriff auf das Repository w\u00e4hrend des Build-Prozesses verwendet wurde, sowie AWS-Schl\u00fcssel, die zur Speicherung der Build-Ergebnisse eingesetzt wurden. <\/p>\n

Das Problem ist nicht spezifisch f\u00fcr PyTorch und betrifft viele andere gro\u00dfe Projekte, die die Standardeinstellungen f\u00fcr den \u201eSelf-Hosted Runner\u201c in GitHub Actions verwenden. Beispielsweise wurde erw\u00e4hnt, dass \u00e4hnliche Angriffe durchgef\u00fchrt wurden, um Backdoors in einige gro\u00dfe Krypto-Wallets und Blockchain-Projekte mit Milliardenwert zu implementieren, \u00c4nderungen an den Releases von Microsoft Deepspeed und TensorFlow vorzunehmen, eine der Anwendungen von CloudFlare zu kompromittieren sowie Code auf Computern im Microsoft-Netzwerk auszuf\u00fchren. Details zu diesen Vorf\u00e4llen werden derzeit nicht ver\u00f6ffentlicht. Im Rahmen der bestehenden Bug-Bounty-Programme haben Forscher \u00fcber 20 Antr\u00e4ge auf Belohnungen in H\u00f6he von mehreren Hunderttausend Dollar eingereicht.
\n
Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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