{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/ataka-na-infrastrukturu-pytorch-komprometiruyushhaya-repozitorij-i-relizy","title":{"rendered":"Attacco all'infrastruttura di PyTorch, compromettendo il repository e le versioni","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Rivelati i dettagli dell'attacco all'infrastruttura utilizzata nello sviluppo del framework di machine learning PyTorch, che ha permesso di estrarre chiavi di accesso sufficienti per caricare dati arbitrari nel repository delle versioni del progetto su GitHub e AWS, nonch\u00e9 per iniettare codice nel ramo principale del repository e aggiungere un backdoor tramite le dipendenze. La sostituzione delle versioni di PyTorch potrebbe essere stata utilizzata per attaccare grandi aziende come Google, Meta, Boeing e Lockheed Martin, che utilizzano PyTorch nei loro progetti. Nell'ambito del programma Bug Bounty, Meta ha pagato agli investigatori $16.250 per informazioni sul problema. <\/p>\n

Il nocciolo dell'attacco riguarda l'esecuzione del proprio codice su server<\/a> integrazione continua, che esegue la ricostruzione e l'esecuzione di attivit\u00e0 per testare le nuove modifiche inviate al repository. Il problema riguarda i progetti che utilizzano i propri elaboratori esterni «Self-Hosted Runner» con GitHub Actions. A differenza delle tradizionali GitHub Actions, gli elaboratori Self-Hosted vengono eseguiti non nell'infrastruttura di GitHub, ma sui propri server. server o in ambienti virtuali<\/a> macchine supportate dagli sviluppatori. <\/p>\n

Eseguire attivit\u00e0 di build sui propri server consente di avviare codice che pu\u00f2 eseguire la scansione della rete interna dell'azienda, cercare nella FS locale chiavi di cifratura e token di accesso, analizzare le variabili di ambiente con parametri di accesso a memorie esterne o servizi cloud. In assenza della dovuta isolamento dell'ambiente di build, i dati riservati trovati possono essere inviati all'esterno da parte dell'attaccante, ad esempio, attraverso chiamate a API esterne. Per determinare l'uso dei «Self-Hosted Runner» nei progetti, si pu\u00f2 utilizzare lo strumento Gato, che analizza i file di workflow pubblici e i log dell'esecuzione delle attivit\u00e0 CI. <\/p>\n

In PyTorch and many other projects using the 'Self-Hosted Runner', the execution of build jobs is permitted only for developers whose changes have been previously reviewed and merged into the project's codebase. Having the 'contributor' status while using the default repository settings allows running GitHub Actions handlers when submitting pull requests and, accordingly, executing your code in any GitHub Actions Runner environment associated with the repository or the organization overseeing the project. <\/p>\n

L'assegnazione allo stato di \"contributore\" si \u00e8 rivelata facilmente aggirabile: \u00e8 bastato inviare una modifica insignificante in anticipo e attendere che venisse accettata nel codice sorgente, dopodich\u00e9 il sviluppatore otteneva automaticamente lo stato di partecipante attivo, i cui pull request erano autorizzati a essere testati nell'infrastruttura CI senza un controllo separato. Per ottenere lo stato di sviluppatore attivo durante l'esperimento sono state utilizzate modifiche cosmetiche irrilevanti, legate alla correzione di refusi nella documentazione. Per accedere al repository e al contenitore delle versioni di PyTorch durante l'attacco eseguendo codice nel \"Self-Hosted Runner\", \u00e8 stato intercettato un token GitHub, utilizzato per accedere al repository tramite i processi di build, oltre alle chiavi AWS impiegate per memorizzare i risultati della build. <\/p>\n

Il problema non \u00e8 specifico per PyTorch e coinvolge molti altri grandi progetti che utilizzano le impostazioni predefinite per il \u00abSelf-Hosted Runner\u00bb in GitHub Actions. Ad esempio, sono stati registrati attacchi simili per l'inserimento di backdoor in alcuni importanti portafogli di criptovalute e progetti blockchain con miliardi di capitalizzazione, modifiche alle release di Microsoft Deepspeed e TensorFlow, compromissione di una delle applicazioni dell'azienda CloudFlare, nonch\u00e9 esecuzione di codice su computer all'interno della rete Microsoft. I dettagli su questi incidenti non sono ancora stati rivelati. Nell'ambito dei programmi Bug Bounty attivi, i ricercatori hanno inviato oltre 20 richieste per ottenere ricompense per un importo complessivo di alcune centinaia di migliaia di dollari.
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Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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