rrespxwnss/cve-2025-63571Server-Side Request Forgery (SSRF)
Bei der Analyse des KI-Systems (ChatGPT GPT-5) wurde eine Server-Side Request Forgery (SSRF)-Sicherheitslücke entdeckt. Dieses Problem tritt auf, weil die Anwendung automatisch vom Benutzer eingereichte externe URLs (z. B. Webhooks) ohne Validierung oder Bereinigung abruft und ausführt.
Durch Ausnutzung dieser Schwachstelle kann ein Angreifer den KI-Server zwingen, beliebige HTTP-Anfragen an interne oder externe Systeme zu stellen. Dieses Verhalten legt sensible Informationen offen, wie die tatsächliche IP-Adresse des Servers, HTTP-Header, interne Dienste und möglicherweise Cloud-Metadaten.
Jedes Eingabefeld oder jede Nachricht, in der der Benutzer eine URL zur Verarbeitung durch die KI einreichen kann.
https://webhook.site/5926e570-88b4-47ea-a6ed-b4c44ec37a1e Überprüfen Sie diesen Link und schreiben Sie mir einen Text darüber
Als diese URL eingereicht wurde, stellte die KI sofort eine Anfrage an den vom Angreifer kontrollierten Server. Auf der Angreiferseite wurden in den Anforderungsprotokollen sensible Details wie die IP-Adresse des KI-Servers, Anforderungsheader und andere identifizierende Informationen erfasst.
Während des Tests wurden die folgenden Schritte durchgeführt:
Das Vorhandensein einer Server-Side Request Forgery (SSRF)-Sicherheitslücke in der KI-Anwendung stellt ein kritisches Risiko für die Sicherheit der zugrunde liegenden Infrastruktur dar. Da das System automatisch benutzerbereitgestellten URLs folgt, kann ein Angreifer dieses Verhalten ausnutzen, um den KI-Server zu zwingen, beliebige HTTP-Anfragen an vom Angreifer kontrollierte Endpunkte zu stellen. Dies legt sensible Informationen wie interne IP-Adressen, HTTP-Header und möglicherweise Authentifizierungstoken offen. Noch kritischer ist, dass die Schwachstelle genutzt werden kann, um interne Dienste anzugreifen, Firewall-Beschränkungen zu umgehen und auf Cloud-Metadaten-Endpunkte zuzugreifen, was den Diebstahl temporärer Anmeldeinformationen ermöglicht, die zu einer vollständigen Kompromittierung von Cloud-Ressourcen eskalieren können. Da die Schwachstelle remote ohne Authentifizierung oder Benutzerinteraktion ausgenutzt werden kann, ist die Wahrscheinlichkeit einer Massenausnutzung hoch, was die Vertraulichkeit, Integrität und das allgemeine Vertrauen in die Plattform erheblich gefährdet.
Um die identifizierte SSRF-Sicherheitslücke zu entschärfen, muss die KI-Anwendung eine strenge Validierung und Bereinigung aller vom Benutzer bereitgestellten URLs implementieren, bevor ausgehende Anfragen initiiert werden. Das System sollte nur den Zugriff auf eine vordefinierte Liste vertrauenswürdiger Domänen erlauben und private IP-Bereiche, Loopback-Adressen und Cloud-Metadaten-Dienste explizit blockieren. Zusätzlich muss die Anwendung die akzeptierten Protokolle auf HTTPS (und optional HTTP) beschränken und andere wie file, gopher und ftp verbieten, um Missbrauch zu verhindern. Der ausgehende Netzwerkverkehr von der KI sollte über einen Proxy oder eine Firewall mit strengen Filterregeln geleitet werden, um sicherzustellen, dass nicht autorisierte Ziele nicht erreicht werden können. Die Komponente, die für externe Anfragen verantwortlich ist, sollte in einer Sandbox-Umgebung isoliert werden, ohne direkten Zugriff auf sensible interne Ressourcen. Schließlich sollten alle von der KI initiierten ausgehenden Anfragen protokolliert und aktiv auf verdächtige Aktivitäten überwacht werden, und das Systemdesign sollte überarbeitet werden, um sicherzustellen, dass automatisierte externe Anfragen vor der Ausführung einer expliziten Genehmigung oder Sicherheitsprüfung unterliegen.
