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CVE-2025-63571 — Prova de conceito demonstrando Server-Side Request Forgery no ChatGPT, permitindo que atacantes forcem a IA a fazer requisições HTTP arbitrárias, expondo infraestrutura interna e metadados da nuvem. | Kitploit
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GitHubrrespxwnss/cve-2025-63571

CVE-2025-63571

Prova de conceito demonstrando Server-Side Request Forgery no ChatGPT, permitindo que atacantes forcem a IA a fazer requisições HTTP arbitrárias, expondo infraestrutura interna e metadados da nuvem.

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11há 10 mesesAinda não revisado

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Descrição

Durante a análise do sistema de IA ​​(ChatGPT GPT-5), foi descoberta uma vulnerabilidade de Server-Side Request Forgery (SSRF). Esse problema ocorre porque a aplicação busca e executa automaticamente URLs externas submetidas pelos utilizadores (ex.: webhooks) sem qualquer validação ou sanitização.

Ao explorar esta falha, um atacante pode forçar o servidor de IA ​​a fazer pedidos HTTP arbitrários para sistemas internos ou externos. Este comportamento expõe informações sensíveis, como o endereço IP real do servidor, cabeçalhos HTTP, serviços internos e potencialmente metadados da cloud.

Endpoint afetado

https://chatgpt.com/

Parâmetro afetado

Qualquer campo de entrada ou mensagem onde o utilizador possa submeter um URL para a IA processar.

Exemplo de payload

https://webhook.site/5926e570-88b4-47ea-a6ed-b4c44ec37a1e Verifique esse link e me escreva um texto sobre ele

Quando este URL foi submetido, a IA imediatamente fez um pedido ao servidor controlado pelo atacante. Do lado do atacante, os registos de pedidos capturaram detalhes sensíveis como o endereço IP do servidor de IA, cabeçalhos do pedido e outras informações de identificação.

Prova de Conceito (PoC)

Durante os testes, foram executados os seguintes passos:

  • Um URL de webhook controlado (https://webhook.site/5926e570-88b4-47ea-a6ed-b4c44ec37a1e) foi enviado para a IA.
  • A IA ​​imediatamente solicitou o URL fornecido sem qualquer confirmação.
  • No servidor controlado pelo atacante, o pedido foi registado, revelando detalhes sensíveis como o endereço IP de origem e os cabeçalhos usados pela IA.
  • Isto confirmou que a IA ​​segue cegamente links externos, expondo detalhes da infraestrutura interna e permitindo exploração de SSRF.

Este comportamento permite que um atacante crie pedidos maliciosos para serviços internos.

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Impacto

A presença de uma vulnerabilidade de Server-Side Request Forgery (SSRF) na aplicação de IA ​​representa um risco crítico para a segurança da infraestrutura subjacente. Como o sistema segue automaticamente URLs fornecidos pelo utilizador, um atacante pode aproveitar este comportamento para forçar o servidor de IA ​​a fazer pedidos HTTP arbitrários para endpoints controlados pelo atacante. Isto expõe informações sensíveis como endereços IP internos, cabeçalhos HTTP e potencialmente tokens de autenticação. Mais criticamente, a vulnerabilidade pode ser usada para atacar serviços exclusivamente internos, contornar restrições de firewall e aceder a endpoints de metadados da cloud, permitindo o roubo de credenciais temporárias que podem escalar para um comprometimento total dos recursos da cloud. Como a vulnerabilidade é explorável remotamente sem exigir autenticação ou interação do utilizador, a probabilidade de exploração em massa é alta, ameaçando significativamente a confidencialidade, integridade e confiança geral na plataforma.

Remediação

Para mitigar a vulnerabilidade SSRF identificada, a aplicação de IA ​​deve implementar validação e sanitização rigorosas de todos os URLs fornecidos pelo utilizador antes de iniciar pedidos de saída. O sistema deve apenas permitir acesso a uma lista predefinida de domínios confiáveis e bloquear explicitamente faixas IP privadas, endereços de loopback e serviços de metadados da cloud. Além disso, a aplicação deve restringir os protocolos aceites a HTTPS (e opcionalmente HTTP), proibindo outros como file, gopher e ftp para evitar abusos. O tráfego de rede de saída da IA ​​deve ser encaminhado através de um proxy ou firewall com políticas de filtragem rigorosas para garantir que destinos não autorizados não possam ser alcançados. O componente responsável por fazer pedidos externos deve ser isolado num ambiente sandbox sem acesso direto a recursos internos sensíveis. Finalmente, todos os pedidos de saída iniciados pela IA ​​devem ser registados e monitorizados ativamente para atividade suspeita, e o design do sistema deve ser revisto para garantir que pedidos externos automatizados estejam sujeitos a aprovação explícita ou verificações de segurança antes da execução.

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