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開源TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架存在漏洞,黑客可借此發(fā)起供應(yīng)鏈攻擊

安全
在開源TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架中發(fā)現(xiàn)的持續(xù)集成與持續(xù)交付(CI/CD)配置錯誤,可能被利用來發(fā)起供應(yīng)鏈攻擊。

在開源TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架中發(fā)現(xiàn)的持續(xù)集成與持續(xù)交付(CI/CD)配置錯誤,可能被利用來發(fā)起供應(yīng)鏈攻擊。

TensorFlow 是谷歌的開發(fā)者創(chuàng)造的一款開源的深度學(xué)習(xí)框架,于 2015 年發(fā)布。TensorFlow 現(xiàn)已被公司、企業(yè)與創(chuàng)業(yè)公司廣泛用于自動化工作任務(wù)和開發(fā)新系統(tǒng),其在分布式訓(xùn)練支持、可擴(kuò)展的生產(chǎn)和部署選項、多種設(shè)備(比如安卓)支持方面?zhèn)涫芎迷u。

Praetorian的研究員Adnan Khan和John Stawinski在本周發(fā)布的一份報告中表示,這些配置錯誤可能被攻擊者利用來“通過惡意拉取請求(pull request),在GitHub和PyPi上對TensorFlow版本實施供應(yīng)鏈妥協(xié),從而危及TensorFlow的構(gòu)建代理”,

通過利用這些漏洞,攻擊者可將惡意版本上傳到GitHub倉庫,并獲得自托管GitHub運(yùn)行器(runner)上的遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行權(quán)限,甚至檢索tensorflow-jenkins用戶的GitHub個人訪問令牌(PAT)。

TensorFlow使用GitHub Actions自動化軟件構(gòu)建、測試和部署流程。運(yùn)行器指的是執(zhí)行GitHub Actions工作流中任務(wù)的機(jī)器,可以自托管,也可以由GitHub托管。

GitHub在其文檔中寫道,“建議用戶僅在私有倉庫中使用自托管運(yùn)行器,因為公共倉庫的分支可能通過創(chuàng)建執(zhí)行危險代碼的工作流拉取請求,在您的自托管運(yùn)行器機(jī)器上運(yùn)行潛在危險的代碼?!?/p>

換言之,這允許任何貢獻(xiàn)者通過提交惡意拉取請求,在自托管運(yùn)行器上執(zhí)行任意代碼。然而,這并不會對GitHub托管的運(yùn)行器構(gòu)成任何安全問題,因為每個運(yùn)行器都是短暫的,并且是一個干凈、隔離的虛擬機(jī),在任務(wù)執(zhí)行結(jié)束后就會被銷毀。

Praetorian表示,它能夠識別在自托管運(yùn)行器上執(zhí)行的TensorFlow工作流,隨后發(fā)現(xiàn)以前的貢獻(xiàn)者提交的分支拉取請求自動觸發(fā)了相應(yīng)的CI/CD工作流,且無需批準(zhǔn)。

因此,一個想要對目標(biāo)倉庫進(jìn)行木馬化的攻擊者的操作是這樣的,他會修正一個拼寫錯誤或進(jìn)行一個小但合法的代碼更改,為此創(chuàng)建一個拉取請求,然后等待拉取請求被合并,以成為一個貢獻(xiàn)者。這將使他們能夠在創(chuàng)建惡意拉取請求時執(zhí)行代碼,而不會引起任何警告。

進(jìn)一步檢查工作流日志顯示,自托管運(yùn)行器不僅是非短暫性的(從而為持久性打開了大門),而且與工作流相關(guān)的GITHUB_TOKEN權(quán)限包含了廣泛的寫權(quán)限。

研究人員指出“因為GITHUB_TOKEN擁有contents:write權(quán)限,它可以上傳版本到https://github[.]com/tensorflow/tensorflow/releases/,攻擊者如果危及這些GITHUB_TOKEN,就可以在發(fā)布資產(chǎn)中添加他們自己的文件?!倍鴆ontents:write權(quán)限可以被用來直接向TensorFlow倉庫推送代碼,通過秘密地將惡意代碼注入到一個特性分支,并將其合并到主分支。

不僅如此,一個威脅行為者還可以竊取,在發(fā)布工作流中用于認(rèn)證Python包索引(PyPI)注冊表的AWS_PYPI_ACCOUNT_TOKEN,并上傳一個惡意的Python .whl文件,以便有效地污染包。

“攻擊者還可以利用GITHUB_TOKEN的權(quán)限來危及JENKINS_TOKEN倉庫密鑰,盡管這個密鑰并未在自托管運(yùn)行器上運(yùn)行的工作流中使用?!?/p>

隨著越來越多的組織自動化他們的CI/CD流程,類似的CI/CD攻擊正在上升。“人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)公司尤其脆弱,因為他們的許多工作流需要大量的計算能力,這在GitHub托管的運(yùn)行器中是不可用的,因此自托管運(yùn)行器很普遍?!?/p>

這一披露是在兩位研究員揭示了包括與Chia網(wǎng)絡(luò)、微軟DeepSpeed和PyTorch相關(guān)的多個公共GitHub倉庫,都容易受到通過自托管GitHub Actions運(yùn)行器注入惡意代碼的攻擊。

參考來源:https://thehackernews.com/2024/01/tensorflow-cicd-flaw-exposed-supply.html

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: FreeBuf.COM
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