rrespxwnss/cve-2025-63571Falsificazione di Richiesta lato Server (SSRF)
Durante l'analisi del sistema AI (ChatGPT GPT-5), è stata scoperta una vulnerabilità di tipo Server-Side Request Forgery (SSRF). Il problema si verifica perché l'applicazione recupera ed esegue automaticamente URL esterni inviati dagli utenti (ad esempio, webhook) senza alcuna validazione o sanificazione.
Sfruttando questa falla, un attaccante può forzare il server AI a effettuare richieste HTTP arbitrarie verso sistemi interni o esterni. Questo comportamento espone informazioni sensibili, come l'indirizzo IP reale del server, gli header HTTP, i servizi interni e potenzialmente i metadati del cloud.
Qualsiasi campo di input o messaggio in cui l'utente può inviare un URL da elaborare da parte dell'AI.
https://webhook.site/5926e570-88b4-47ea-a6ed-b4c44ec37a1e Verifica questo link e scrivimi un testo a riguardo
Quando questo URL è stato inviato, l'AI ha immediatamente effettuato una richiesta al server controllato dall'attaccante. Dal lato dell'attaccante, i log delle richieste hanno catturato dettagli sensibili come l'indirizzo IP del server AI, gli header delle richieste e altre informazioni identificative.
Durante i test, sono stati eseguiti i seguenti passaggi:
Un URL webhook controllato (https://webhook.site/5926e570-88b4-47ea-a6ed-b4c44ec37a1e) è stato inviato all'AI.
L'AI ha immediatamente richiesto l'URL fornito senza alcuna conferma.
Sul server controllato dall'attaccante, la richiesta è stata registrata, rivelando dettagli sensibili come l'indirizzo IP di origine e gli header utilizzati dall'AI.
Ciò ha confermato che l'AI segue ciecamente i link esterni, esponendo i dettagli dell'infrastruttura interna e consentendo lo sfruttamento dell'SSRF.
Questo comportamento permette a un attaccante di creare richieste malevole verso servizi interni.
La presenza di una vulnerabilità di tipo Server-Side Request Forgery (SSRF) nell'applicazione AI rappresenta un rischio critico per la sicurezza dell'infrastruttura sottostante. Poiché il sistema segue automaticamente gli URL forniti dall'utente, un attaccante può sfruttare questo comportamento per forzare il server AI a effettuare richieste HTTP arbitrarie verso endpoint controllati dall'attaccante. Ciò espone informazioni sensibili come indirizzi IP interni, header HTTP e potenzialmente token di autenticazione. In modo più critico, la vulnerabilità può essere armata per colpire servizi solo interni, aggirare le restrizioni del firewall e accedere agli endpoint dei metadati del cloud, consentendo il furto di credenziali temporanee che potrebbero portare al completo compromesso delle risorse cloud. Poiché la vulnerabilità è sfruttabile da remoto senza richiedere autenticazione o interazione da parte dell'utente, la probabilità di uno sfruttamento di massa è elevata, minacciando significativamente la riservatezza, l'integrità e la fiducia complessiva nella piattaforma.
Per mitigare la vulnerabilità SSRF identificata, l'applicazione AI deve implementare una validazione e sanificazione rigorosa di tutti gli URL forniti dall'utente prima di avviare richieste in uscita. Il sistema dovrebbe consentire l'accesso solo a un elenco predefinito di domini fidati e bloccare esplicitamente gli intervalli IP privati, gli indirizzi di loopback e i servizi di metadati cloud. Inoltre, l'applicazione deve limitare i protocolli accettati a HTTPS (e opzionalmente HTTP) mentre deve escludere altri come file, gopher e ftp per prevenire abusi. Il traffico di rete in uscita dall'AI dovrebbe essere instradato attraverso un proxy o un firewall con politiche di filtraggio rigorose per garantire che le destinazioni non autorizzate non possano essere raggiunte. Il componente responsabile delle richieste esterne dovrebbe essere isolato in un ambiente sandbox senza accesso diretto a risorse interne sensibili. Infine, tutte le richieste in uscita avviate dall'AI dovrebbero essere registrate e monitorate attivamente per attività sospette, e la progettazione del sistema dovrebbe essere rivista per garantire che le richieste esterne automatiche siano soggette ad approvazione esplicita o a controlli di sicurezza prima dell'esecuzione.
