{"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\/news\/ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy","title":{"rendered":"Angriff auf die PyTorch-Infrastruktur, die das Repository und die Ver\u00f6ffentlichungen kompromittiert.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Einzelheiten eines Angriffs auf die Infrastruktur, die f\u00fcr die Entwicklung des Machine-Learning-Frameworks PyTorch verwendet wird, wurden aufgedeckt. Dieser Angriff erm\u00f6glichte es, Zugangsschl\u00fcssel zu extrahieren, die ausreichten, um beliebige Daten in das Repository mit den Versionsver\u00f6ffentlichungen des Projekts in GitHub und AWS hochzuladen sowie Codes in den Hauptzweig des Repositories einzuf\u00fcgen und \u00fcber Abh\u00e4ngigkeiten eine Hintert\u00fcr zu schaffen. Die Manipulation der PyTorch-Versionen k\u00f6nnte verwendet worden sein, um Angriffe auf gro\u00dfe Unternehmen wie Google, Meta, Boeing und Lockheed Martin durchzuf\u00fchren, die PyTorch in ihren Projekten einsetzen. Im Rahmen des Bug-Bounty-Programms hat Meta den Forschern 16.250 USD f\u00fcr Informationen \u00fcber das Problem gezahlt. <\/p>\n

Das Wesen des Angriffs besteht darin, dass eigener Code auf Servern<\/a> kontinuierlichen Integration, die die Neuanfertigung und Durchf\u00fchrung von Tasks zur Pr\u00fcfung neuer \u00c4nderungen, die im Repository eingegeben werden, ausf\u00fchren. Das Problem betrifft Projekte, die eigene externe Handler \"Self-Hosted Runner\" mit GitHub Actions verwenden. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen GitHub Actions-Handlern werden Self-Hosted nicht in der Infrastruktur von GitHub, sondern auf ihren eigenen Servern oder in virtuellen<\/a> Maschinen ausgef\u00fchrt, die von den Entwicklern unterst\u00fctzt werden. <\/p>\n

Die Ausf\u00fchrung von Build-Tasks auf eigenen Servern erm\u00f6glicht das Starten von Code, der das Scannen des internen Unternehmensnetzwerks, das Durchsuchen des lokalen Dateisystems nach Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcsseln und Zugriffstoken sowie die Analyse von Umgebungsvariablen mit Parametern f\u00fcr den Zugriff auf externe Speicher oder Cloud-Dienste durchf\u00fchren kann. Bei unzureichender Isolation der Build-Umgebung k\u00f6nnen die gefundenen vertraulichen Daten an Angreifer nach au\u00dfen gesendet werden, beispielsweise durch Zugriffe auf externe APIs. Zur Bestimmung des Einsatzes von \"Self-Hosted Runner\" in Projekten kann das Gato-Tool verwendet werden, das \u00f6ffentliche Workflow-Dateien und Protokolle von CI-Tasks analysiert. <\/p>\n

In PyTorch und vielen anderen Projekten, die \"Self-Hosted Runner\" verwenden, ist der Start von Build-Tasks nur f\u00fcr Entwickler erlaubt, deren \u00c4nderungen zuvor \u00fcberpr\u00fcft und in die Codebasis des Projekts aufgenommen wurden. Der Status \"contributor\" mit den Standardrepository-Einstellungen erm\u00f6glicht das Ausf\u00fchren von GitHub Actions-Handlern beim \u00dcbertragen von Pull-Requests und damit das Ausf\u00fchren ihres Codes in jeder Umgebung von GitHub Actions Runner, die mit dem Repository oder der federf\u00fchrenden Projektorganisation verbunden ist. <\/p>\n

Die Bindung an den Status «Contributor» lie\u00df sich leicht umgehen \u2013 es gen\u00fcgte, eine geringf\u00fcgige \u00c4nderung vorzunehmen und auf deren Aufnahme in die Codebasis zu warten. Danach erhielt der Entwickler automatisch den Status eines aktiven Teilnehmers, dessen Pull-Requests in der CI-Infrastruktur ohne separate Pr\u00fcfung getestet werden durften. F\u00fcr den Status eines aktiven Entwicklers wurden im Rahmen des Experiments geringf\u00fcgige kosmetische \u00c4nderungen vorgenommen, die sich auf die Beseitigung von Tippfehlern in der Dokumentation bezogen. Um Zugriff auf das Repository und den Ver\u00f6ffentlichungs-Store von PyTorch zu erhalten, wurde im Verlauf eines Angriffs, bei dem Code im «Self-Hosted Runner» ausgef\u00fchrt wurde, das Token von GitHub abgefangen, das f\u00fcr den Zugriff auf das Repository aus den Build-Prozessen verwendet wurde, sowie AWS-Schl\u00fcssel, die zur Speicherung der Ergebnisse des Builds 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 «Self-Hosted Runner» in GitHub Actions verwenden. So wurden \u00e4hnliche Angriffe zur Einspeisung von Backdoors in einige gro\u00dfe Krypto-Wallets und Blockchain-Projekte mit Milliardenwerten, zur \u00c4nderung von Ver\u00f6ffentlichungen von Microsoft Deepspeed und TensorFlow, zur Kompromittierung einer Anwendung des Unternehmens CloudFlare sowie zur Ausf\u00fchrung von Code auf einem Computer im Microsoft-Netzwerk durchgef\u00fchrt. Details zu diesen Vorf\u00e4llen sind bislang nicht bekannt. Im Rahmen der bestehenden Bug-Bounty-Programme haben Forscher \u00fcber 20 Antr\u00e4ge auf Belohnungen in H\u00f6he von mehreren hunderttausend Dollar eingereicht.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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