{"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\/es\/blog\/news\/ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy","title":{"rendered":"Ataque a la infraestructura de PyTorch, comprometiendo el repositorio y las versiones","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Se han revelado detalles sobre el ataque a la infraestructura utilizada en el desarrollo del marco de aprendizaje autom\u00e1tico PyTorch, que permiti\u00f3 extraer claves de acceso suficientes para alojar datos arbitrarios en el repositorio de versiones del proyecto en GitHub y AWS, as\u00ed como para insertar c\u00f3digo en la rama principal del repositorio y a\u00f1adir una puerta trasera a trav\u00e9s de dependencias. La sustituci\u00f3n de las versiones de PyTorch podr\u00eda haberse utilizado para llevar a cabo ataques contra grandes empresas como Google, Meta, Boeing y Lockheed Martin, que utilizan PyTorch en sus proyectos. En el marco del programa Bug Bounty, la empresa Meta pag\u00f3 a los investigadores $16,250 por informaci\u00f3n sobre el problema. <\/p>\n

La esencia del ataque radica en la posibilidad de ejecutar su propio c\u00f3digo en como en entornos de nube p\u00fablicos o privados.<\/a> integraci\u00f3n continua, que realizan la re-compilaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de tareas para probar nuevos cambios enviados al repositorio. El problema afecta a los proyectos que utilizan sus propios manejadores externos \u00abSelf-Hosted Runner\u00bb con GitHub Actions. A diferencia de los manejadores tradicionales de GitHub Actions, los manejadores Self-Hosted no se ejecutan en la infraestructura de GitHub, sino en sus propios servidores o en m\u00e1quinas virtuales<\/a> soportadas por los desarrolladores. <\/p>\n

La ejecuci\u00f3n de tareas de construcci\u00f3n en sus propios servidores permite organizar el lanzamiento de c\u00f3digo, que puede escanear la red interna de la empresa, buscar en el sistema de archivos local claves de cifrado y tokens de acceso, analizar variables de entorno con par\u00e1metros de acceso a almacenamiento externo o servicios en la nube. Sin el aislamiento adecuado del entorno de construcci\u00f3n, los datos confidenciales encontrados pueden ser enviados al atacante externamente, por ejemplo, a trav\u00e9s de llamadas a API externas. Para determinar el uso de \u00abSelf-Hosted Runner\u00bb en los proyectos, se puede utilizar la herramienta Gato, que analiza los archivos de workflow p\u00fablicos y los registros de ejecuci\u00f3n de tareas CI. <\/p>\n

En PyTorch y muchos otros proyectos que utilizan \u00abSelf-Hosted Runner\u00bb, el lanzamiento de tareas de construcci\u00f3n est\u00e1 permitido solo a los desarrolladores cuyos cambios hayan sido revisados anteriormente e incluidos en la base de c\u00f3digo del proyecto. Tener el estatus de \u00abcontributor\u00bb al utilizar la configuraci\u00f3n predeterminada en el repositorio permite ejecutar los manejadores de GitHub Actions al enviar pull requests y, en consecuencia, ejecutar su c\u00f3digo en cualquier entorno de GitHub Actions Runner vinculado al repositorio o a la organizaci\u00f3n que gestiona el proyecto. <\/p>\n

La vinculaci\u00f3n al estatus de \u00abcontributor\u00bb result\u00f3 ser f\u00e1cil de eludir; bast\u00f3 con enviar previamente un peque\u00f1o cambio y esperar su aceptaci\u00f3n en la base de c\u00f3digo, tras lo cual el desarrollador obten\u00eda autom\u00e1ticamente el estatus de participante activo, cuyas solicitudes de extracci\u00f3n se permit\u00edan probar en la infraestructura de CI sin una revisi\u00f3n separada. Para obtener el estatus de desarrollador activo, durante el experimento se utilizaron peque\u00f1os cambios est\u00e9ticos relacionados con la correcci\u00f3n de errores tipogr\u00e1ficos en la documentaci\u00f3n. Para acceder al repositorio y al almacenamiento de versiones de PyTorch durante el ataque, se intercept\u00f3 el token de GitHub utilizado para acceder al repositorio desde los procesos de compilaci\u00f3n, as\u00ed como las claves de AWS involucradas en el almacenamiento de los resultados de la compilaci\u00f3n. <\/p>\n

El problema no es espec\u00edfico de PyTorch y afecta a muchos otros grandes proyectos que utilizan la configuraci\u00f3n predeterminada para \u00abSelf-Hosted Runner\u00bb en GitHub Actions. Por ejemplo, se han mencionado ataques similares para insertar puertas traseras en algunos grandes monederos de criptomonedas y proyectos de blockchain con una capitalizaci\u00f3n de mil millones de d\u00f3lares, as\u00ed como la modificaci\u00f3n de lanzamientos de Microsoft Deepspeed y TensorFlow, la compromisi\u00f3n de una de las aplicaciones de CloudFlare y la ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo en computadoras dentro de la red de Microsoft. Los detalles de estos incidentes a\u00fan no se han revelado. En el marco de los programas existentes de Bug Bounty, los investigadores han enviado m\u00e1s de 20 solicitudes para obtener recompensas por un valor de varios cientos de miles de d\u00f3lares.
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Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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