Vercel'in 1 milyon dolarlık sandbox yarışması Linux kernel zero-day ortaya çıkardı, 242.000 dolar ödül dağıttı

Vercel, güvenlik araştırmacılarını Vercel Sandbox'tan kaçmaya davet eden iki haftalık bir kamusal ödül programı olan 1 milyon dolarlık Sandbox yarışmasının sonuçlarını yayımladı. Vercel bloguna göre bu süreçte 1.285 rapor, 242.000 dolar ödenen ödül ve programın en ciddi bulgusu olan bir Linux kernel zero-day açığı ortaya çıktı. Şirket, hiçbir raporun müşteri dosyalarına, secret'lara veya uygulama verisine erişim göstermediğini belirtiyor.

Sektör genelinde etkiye sahip bir kernel zero-day

Belirleyici rapor üçüncü gün geldi. pwn.ai'den Paulos Yibelo, HackerOne üzerinden, özel bir erişimi olmayan standart bir sandbox'tan çalışarak Linux kernel'inin ağ yığınındaki bir kusuru tespit etti. Vercel'e göre bir microVM içinden gönderilen özel olarak hazırlanmış paketler üç ayrı saldırıyı mümkün kılıyordu: ağ üzerinden host belleğini sızdırmak, host makineyi çökertmek ve host üzerinde kod çalıştırmak.

Bellek ifşası Vercel'in üretim sandbox'larına karşı gösterildi ve guest göndermeye devam ettiği sürece sürebiliyordu. Çökme ve kod çalıştırma saldırıları ise araştırmacının, Vercel Sandbox yapılandırmasıyla eşleşen kendi KVM ve Firecracker makinelerinde gösterildi; host'u, dolayısıyla o makinede çalışan tüm sandbox'ları devre dışı bırakmak iki paket yeterliydi.

Vercel bunu ortak bir altyapı riski olarak değerlendiriyor çünkü neredeyse tüm büyük bulut sağlayıcıları müşteri iş yüklerini aynı kernel katmanında izole ediyor. Şirket, araştırmacı, AWS ve diğer sektör ortaklarıyla azaltma çalışmaları konusunda koordinasyon sağladığını, araştırmacının da aday yamalar üzerinde kernel geliştiricileriyle çalıştığını söylüyor. Düzeltmeler özel incelemeden geçiyor ve CVE'ler henüz açıklanmadığından Vercel teknik ayrıntıları şimdilik paylaşmıyor; açığı yalnızca doğruladı, çünkü kusur zaten başka bir yerde kamuya açık olarak ifşa edilmişti.

İç bulgular ve Trail of Bits incelemesi

Kamusal ödül programını açmadan önce Vercel canlı iç değerlendirmeler yürüttü ve white-box incelemesi için Trail of Bits ile çalıştı. İki Trail of Bits mühendisi, tam depo erişimiyle dört mühendis-hafta harcayarak her biri test edilmiş ve tam kod parçasına bağlanmış 20 bulgu sundu. Mimari incelemeleri, sanallaştırma sınırının sağlam olduğu sonucuna vardı: her sandbox kendi ayrı Firecracker microVM'sinde, adanmış bir guest kernel ile çalışıyor; hiçbir guest, host'la veya başka bir kiracıyla çalışan bir kernel'i paylaşmıyor ve cihaz modeli bilinçli olarak minimal tutuluyor.

Trail of Bits ayrıca Vercel'in uyguladığı üç yapısal öneride bulundu. Birincisi, guest'e olan tüm güveni kaldırmak: kontrol düzlemi daha önce microVM içindeki yazılımların bildirdiği değerleri — tamamı kiracının kontrolündeki girdiler — kabul ediyordu; artık sınırı geçen her şey sunucu tarafında türetiliyor ya da guest'in erişemeyeceği bir anahtarla imzalanıyor. İkincisi, egress zorlamasını birleştirmek: ağ politikası daha önce her zaman aynı fikirde olmayan birden fazla alt sistem tarafından ayrı ayrı ayrıştırılıyordu; şimdi her karar tek bir kanonik bileşenden geçiyor ve politika değiştiğinde bağlantılar yeniden doğrulanıyor. Üçüncüsü, bir sonraki zero-day'i varsaymak: host kernel'leri güncel tutuluyor, iç içe sanallaştırma devre dışı bırakılıyor ve Firecracker'ın jailer'ı her microVM sürecini kısıtlı izinlerle çalıştırıyor.

Her bulgu dışarıdan gelmedi. Vercel stajyeri Marcos Hernanez, bir sandbox'ın daha önce silinmiş sandbox'lardan geri dönüştürülmüş disk bloklarını okuyabilmesini sağlayan, Linux device-mapper depolama katmanındaki kiracılar arası bir veri sızıntısı buldu.

1.285 rapor, çoğu gürültü

Rapoların dağılımı şöyleydi: 877 kopya, 319 geçersiz, 57 geçerli ve 32 bilgilendirici. Vercel bir kritik, beş yüksek, dokuz orta ve 42 düşük düzeyde bulguyu, ayrıca 32 bilgilendirici bulguyu doğruladı. Orta ve düşük bulgular büyük ölçüde, belgelendiği gibi davranmayan bir firewall kuralı gibi küçük politika sınırı boşluklarıydı. Vercel bu yüksek hacmi, araştırmacıların artık yapay zeka destekli hızda çalışmasına bağlıyor ve yaklaşımların çeşitliliğini vurguladı: bazıları kernel sınırını hedefledi, diğerleri ağ politikalarına saldırdı ve pek çoğu Vercel'in listelemeyi düşünmediği alanları yokladı.

Snapshot takası

Birinci gün gelen bir rapor, Vercel'in iç ve white-box incelemelerden sonra bile neden kamusal bir ödül programı yürüttüğünü gösteriyor. Bir sandbox snapshot'a alındığında kontrol düzlemi, verinin nereye kaydedildiğini — depolama URL'i, boyut ve checksum — guest içindeki yazılımın verdiği yanıta dayanarak kaydediyor ve host servisleri buna güveniyordu. Araştırmacı bu güven kusurunu belgelenmiş bir container kaçış primitive'i ile birleştirerek snapshot yanıtını yakaladı ve yeniden yazdı; böylece ayrı hesaplara ait iki snapshot'ın depolama nesnelerini takas etti. Bir snapshot'ı geri yüklemek diğer hesabın tüm dosya sistemini görünür kıldı ve her hesap diğerinin dosyalarını okuyup değiştirebildi; bu hash'lerle doğrulandı.

Sınırlar önemli. Belirli bir kurbanı hedeflemek, o kurbanın iç snapshot depolama anahtarını bilmeyi gerektiriyordu — snapshot başına üretilen, API üzerinden hiçbir zaman açığa çıkmayan ve yalnızca kurbanın kendi sandbox'ı içinde görünen rastgele 96 bitlik bir tanımlayıcı. Araştırmacı her iki hesabın da sahibiydi ve bir yabancının başka bir kiracıyı hedefleyebileceği bir yol gösterilmedi. Vercel yine de düzeltmeye öncelik verdi; çünkü bir sırrın gizli kalmasına bağlı olan bir izolasyon sınırı sağlam bir sınır değildir.

Neden önemli

Manşet bulgusu yalnızca Vercel'in sorunu değil: iş yükü izolasyonu için bulut sektöründe kullanılan bir kernel ağ katmanındaki zero-day çok daha geniş bir etkiye sahip ve uygulayıcılar beklenen CVE'lere dikkat etmeli. Bu süreç ayrıca çok kiracılı hesaplama altyapısı kuran herkese aktarılabilir bir tasarım dersi veriyor: güven sınırını geçen değerler sunucu tarafında türetilmeli veya doğrulanmalıdır, asla bir kiracının VM'inin içinden kabul edilmemelidir — Vercel bu hatayı iki kez yaptı, snapshot akışında ve kontrol düzleminde. Son olarak sonuçlar, kamusal ödül programlarının, iç incelemelerin ve bağımsız denetimlerin birbirinden farklı hata sınıflarını yakaladığını gösteriyor ve yapay zeka hızlandırdığı güvenlik araştırmasının eleme yükünü önceden sergiliyor: 1.285 raporun yüzde beşinden azı geçerliydi.