Más del 99% de las aplicaciones comerciales empresariales contienen código open source, representando al menos el 70% de su base de código total. Esto demuestra la importancia crítica del código open source en el desarrollo de software y revela los desafíos en las cadenas de suministro de software. Un gran número de lenguajes de programación se construyen sobre repositorios públicos mantenidos por la comunidad, como el Central Repository de Java, npm de JavaScript, PyPI de Python y RubyGems de Ruby. Estos proporcionan un entorno rico en componentes y paquetes de terceros. Al incorporar un elemento como dependencia, muchos otros pueden ser añadidos, creando una red de interdependencias que podría potencialmente introducir vulnerabilidades.
Según el National Institute of Standards and Technology (NIST), una dependencia de software se define como «una relación que existe entre componentes de software, donde un componente (el dependiente) depende de la presencia y funcionalidad de otro (la dependencia) para operar correctamente«. Esta definición subraya la naturaleza interconectada de los sistemas de software y los riesgos inherentes asociados con la integración de código externo. A pesar de que los repositorios mejoran sus medidas de seguridad, los atacantes continúan encontrando nuevas formas de explotar estos sistemas, haciendo que la detección de dependencias sospechosas sea más crítica que nunca.
En el contexto de los ataques a la cadena de suministro, las dependencias sospechosas se refieren a componentes externos que podrían introducir comportamientos maliciosos, ya sea de forma intencionada o no, en un sistema. Los atacantes a menudo apuntan a estas dependencias para infiltrarse en la cadena de suministro, con el objetivo de comprometer la integridad, seguridad o funcionalidad del producto final. Dada la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, los expertos en ciberseguridad deben avanzar en sus capacidades de detección de dependencias sospechosas.
Ataques comunes a las dependencias de software
Comprender el papel crítico de las dependencias de software es esencial para explorar las amenazas específicas que introducen. La complejidad de las cadenas de suministro de software, donde una dependencia puede incorporar muchas otras, crea oportunidades para varios tipos de ataques. Examinaremos cómo los atacantes explotan estas dependencias, desde comportamientos anómalos hasta estrategias sofisticadas de confusión de dependencias. Conocer como funcionan este tipo de vectores de ataques es fundamental para desarrollar mecanismos de defensa más efectivos.
Dependencias Anómalas (Anomalous Dependencies )
Las dependencias anómalas se refieren a situaciones donde las dependencias exhiben comportamientos o patrones inesperados, lo que podría indicar intenciones maliciosas. Ejemplos de dependencias anómalas podrían incluir:
- Dependencias que cambian su comportamiento repentinamente (por ejemplo, una biblioteca benigna que de repente comienza a hacer solicitudes de red).
- Dependencias con modificaciones de código sospechosas (por ejemplo, cambios no autorizados en funciones críticas).
- Dependencias que divergen significativamente de sus patrones de uso habituales.
Confusión de Dependencias – (Dependency Confusion)
La confusión de dependencias, también conocida como Namespace Confusion, es una falla lógica recientemente descubierta que afecta la forma en que las herramientas de desarrollo de software obtienen paquetes de terceros de repositorios públicos y privados. Veamos cómo funciona:
- Cuando los desarrolladores crean aplicaciones, obtienen paquetes de código y bibliotecas de repositorios públicos (como npm para JavaScript, pip para Python y gem para Ruby). Sin embargo, también utilizan componentes privados desarrollados internamente, alojados en los repositorios privados de su empresa o en feeds locales.
- Cuando los atacantes aprovechan la brecha: Aquí es donde entra la brecha. Los atacantes explotan este vacío subiendo un paquete de software con el mismo nombre que un paquete interno en el repositorio privado de una empresa a un repositorio de paquetes público. Al usar números de versión más altos para estos paquetes públicos maliciosos, se aprovechan de cómo funciona la resolución de dependencias, haciendo que las herramientas de desarrollo prioricen el paquete público sobre el privado. Como resultado, los desarrolladores podrían usar inadvertidamente la versión maliciosa del paquete del repositorio público en lugar del paquete personalizado destinado del repositorio privado.
Vulnerabilidades Conocidas – (Known Vulnerabilities)
Las vulnerabilidades conocidas son debilidades de seguridad que todos conocen. Esto las hace más fáciles de explotar (atacar) y arreglar (mitigar). Aquí hay algunos tipos comunes:
- Inyección SQL: los atacantes engañan a las aplicaciones para que ejecuten código malicioso.
- Inyección de Comandos: los atacantes pueden tomar el control del sistema inyectando comandos.
- Cross-Site Scripting (XSS): los atacantes inyectan scripts en sitios web para robar datos o secuestrar cuentas.
- Cross-Site Request Forgery (CSRF): los atacantes engañan a los usuarios para que realicen acciones no deseadas en sitios web de confianza.
- Deserialización Insegura: los atacantes pueden inyectar código malicioso cuando las aplicaciones procesan datos.
- Autenticación Rota: contraseñas débiles o gestión de sesiones olvidada pueden llevar a acceso no autorizado.
Scripts Sospechosos
Los scripts sospechosos son fragmentos de código o paquetes enteros dentro de las dependencias de software que exhiben comportamientos potencialmente dañinos.
Estos scripts pueden comprometer la seguridad e integridad de una aplicación al introducir vulnerabilidades, acceso no autorizado u otras acciones maliciosas.
Ejemplos de Scripts Sospechosos podrían incluir:
- Malware oculto dentro de paquetes con apariencia legítima.
- Ataques a la cadena de suministro donde los atacantes inyectan código malicioso en las dependencias.
- Código que se comporta de manera inesperada, como enviar datos sensibles a servidores externos.
Typosquatting
El typo-squatting es una técnica maliciosa que implica registrar nombres de dominios o paquetes muy similares a los legítimos, a menudo diferenciándose solo por un error tipográfico. El objetivo es engañar a los usuarios que cometen errores tipográficos al ingresar una URL o instalar paquetes de software, llevándolos a un sitio o software malicioso en lugar del legítimo.
- Los desarrolladores pueden introducir riesgos de seguridad sin saberlo al usar estas dependencias falsas.
Ejemplos de Typo-squatting:
- Si el dominio legítimo es example.com, un typo-squatter podría registrar examp1e.com (reemplazando ‘l’ con ‘1’) o exampl.com (faltando una ‘e’). De manera similar, para un paquete de software llamado lodash, un paquete de typo-squatting podría llamarse lodahs.
Paquetes Imitadores – (Copycat Packages)
Los paquetes imitadores implican crear paquetes maliciosos que imitan a los populares y legítimos. Estos paquetes a menudo tienen nombres, descripciones o incluso funcionalidades similares para engañar a los usuarios a descargarlos y usarlos en lugar de las versiones legítimas. El objetivo suele ser distribuir malware, robar datos o comprometer sistemas.
Ejemplos de Paquetes Imitadores:
- Un paquete legítimo llamado express podría ser imitado por un paquete malicioso llamado expressjs, expres o expresjs. Estos paquetes imitadores pueden parecer legítimos y funcionar parcialmente como el paquete original, pero contienen código malicioso oculto.
Para una inmersión más profunda en las diferencias y las implicaciones de estas tácticas, consulta nuestro post detallado en el blog sobre Typo-squatting vs. Paquetes Imitadores: Comprendiendo las Diferencias.
Estrategias de Mitigación y Herramientas Avanzadas
Comprender las amenazas de las dependencias de software sospechosas es solo el primer paso para asegurar tu cadena de suministro. Las organizaciones necesitan herramientas y tecnologías robustas para combatir efectivamente estas vulnerabilidades, proporcionando visibilidad integral, gestión proactiva de riesgos y detección temprana de amenazas. Xygeni ofrece un conjunto de soluciones avanzadas diseñadas para abordar estas necesidades, asegurando que tu software permanezca seguro y cumpla con las normativas.
Detección Avanzada de Dependencias Sospechosas
Detectar dependencias sospechosas es fundamental en la seguridad del software. Xygeni proporciona una amplia gama de detectores adaptados a las características únicas de varios ecosistemas de software, asegurando una cobertura precisa y extensa. Al enfocarse en técnicas de detección avanzadas, Xygeni ayuda a identificar y mitigar posibles amenazas antes de que puedan causar daños significativos.
Descripción General de Detectores de Dependencias Sospechosas de Código Abierto Compatibles:
Los detectores de Xygeni están diseñados para atender diversos lenguajes de programación y gestores de paquetes, entre otros, incluyendo:
- Maven: Detección integral para proyectos Java.
- NPM: Monitoreo avanzado para proyectos JavaScript.
- NuGet: Identificación precisa para proyectos .NET.
- PyPI: Escaneo robusto para proyectos Python.
- DotNet: Detección especializada para aplicaciones .NET.
- Java: Soluciones adaptadas para entornos basados en Java.
- Python: Análisis en profundidad para dependencias de Python.
Tipos de Detectores de Dependencias Sospechosas
- Dependencias Anómalas: Esta clase identifica dependencias que exhiben comportamientos inusuales o inesperados dentro del contexto del proyecto, lo que puede indicar una preocupación de seguridad. Ayuda a detectar actualizaciones potencialmente comprometidas o maliciosas en bibliotecas de uso común.
- Confusión de Dependencias: Esta función detecta casos donde los nombres de paquetes internos pueden confundirse con paquetes de nombres similares de repositorios públicos, lo que potencialmente lleva a brechas de seguridad. Garantiza que los desarrolladores no incorporen inadvertidamente versiones maliciosas de paquetes internos.
- Vulnerabilidades Conocidas: Señala dependencias que contienen vulnerabilidades de seguridad reconocidas, permitiendo que las organizaciones aborden estos problemas rápidamente. Al aprovechar bases de datos como NVD y CVE, Xygeni asegura una detección de vulnerabilidades actualizada.
- Malware: Busca dependencias conocidas por contener malware, proporcionando alertas de seguridad críticas para prevenir daños potenciales. Esto incluye escaneo de código malicioso embebido que podría comprometer la integridad del software.
- Scripts Sospechosos: Monitorea scripts dentro de dependencias que podrían realizar acciones no autorizadas o dañinas. Este monitoreo proactivo ayuda a detectar amenazas potenciales antes de que puedan ejecutar actividades dañinas.
- Typosquatting: Busca captar intentos potencialmente maliciosos de typo-squatting donde los nombres de los paquetes se alteran ligeramente para engañar a los usuarios a instalarlos. Al detectar estas tácticas engañosas, Xygeni previene la introducción de paquetes maliciosos.
- Componentes Internos No Especificados: Un detector especial para NPM que identifica componentes internos no especificados, que podrían estar en riesgo de ser expuestos públicamente o confundidos con paquetes externos. Esta característica es crucial para mantener la integridad de los paquetes
