Cada vez vivimos un mundo más cómodo en informática: ya no hay que descargarse un código fuente y seguir las instrucciones de compilación e instalación sino que cada vez el modelo ‘tienda’ se extiende más y todo se basa en sistemas que nos evitan este trabajo. Hace algún tiempo hablábamos de Los nombres y la seguridad. El caso de Python y PyPi donde el caso se daba en un conocido sitio de descarga de módulos en Python y ahora podemos hablar de Small world with high risks: a study of security threats in the npm ecosystem. En este caso se habla de las dependencias entre distintos paquetes y cómo eso puede hacer problemáticos un montón de desarrollos.

Nos hablan de un estudio sobre ‘npm’ (el sistema de paquetes para JavaScript) donde podemos ver el grafo de paquetes y sus mantenedores a lo largo del tiempo.

This is a fascinating study of the npm ecosystem, looking at the graph of maintainers and packages and its evolution over time.

Un gran poder, una gran responsabilidad. Esto es, se habla de las cosas malas que pueden pasar cuando dependemos de un ecosistema que se mueve demasiado rápido.

… the high risks involved in depending on a open and fast-moving ecosystem.

Con algunos paquetes como dependencias de … demasiados paquetes.

Looking at this in the other direction, we can consider the package reach of a package as the number of other packages that directly or indirectly include it. In other words, if a given target package is compromised, how big is the blast radius? The average blast radius for a package has also been growing over time

¿Y cuando hay problemas de seguridad? Pues se heredan, claro Se estima que hasta un 40% de paquetes podrían depender de paquetes vulnerables.

Just looking at known published vulnerabilities, the authors estimate that up to 40% of all packages rely code known to be vulnerable

No hay que olvidar que uno de los consejos de seguridad que se dan habitualmente es comprobar las dependencias de nuestros productos OWASP Dependency-Check. Porque ya lo decían en el Top 10 de OWASP en 2013. El A-9 era utilizar componentes con vulnerabilidades conocidas.

A9-Using Components with Known Vulnerabilities

Hay que estar atentos.

En esta ocasión traemos una entrada un poco técnica que habla de aleatoriedad. Se trata de Really fixing getrandom() y habla de las herramientas disponibles en el núcleo de Linux para generar aleatoriedad.

Es un tema que parece que se ha discutido con amplitud:

The final days of the 5.3 kernel development cycle included an extensive discussion of the getrandom() API and the reversion of an ext4 improvement that was indirectly causing boot hangs due to a lack of entropy.

Y los problemas venían del bloqueo de getrandom() cuando en el sistema no había entropía suficiente:

The root of the problem in 5.3 was the blocking behavior of getrandom(), which will prevent a caller from proceeding until enough entropy has been collected to initialize the random-number generator.

No son cambios que se puedan hacer de cualquier forma, porque hay sistemas que confían en que estas funciones se comporten adecuadamente:

This behavior was subjected to a fair amount of criticism, and few felt the need to defend it. But changing getrandom() is not easy; any changes that might cause it to return predictable “random” numbers risks creating vulnerabilities in any number of security-sensitive applications.

Para evitar este bloqueo, se proponía asegurarse de que habría suficiente entropía para evitar los bloqueos.

There is another way to ensure that getrandom() doesn’t block during the bootstrap process: collect enough entropy to ensure that the random-number generator is fully initialized by the time that somebody needs it.

Una posibilidad era utilizar los mecanismos de la CPU cuando estuvieran disponibles:

If the CPU has a hardware random-number generator, that can be used; some people distrust this solution, but mixing entropy from the hardware with other sources is considered to be safe by most, even if the hardware generator is somehow suspect.

Aunque esto no siempre es posible.

También se podría emplear una función que lee valores del contador de tiempos:

On most architectures, random_get_entropy() just reads the timestamp counter (TSC) directly. The TSC increments for every clock cycle, so two subsequent calls should always return different values. Just how different they will be, though, is where the unpredictability comes in.

Y luego añadir un temporizador que expire los valores, de forma que todo sea un poco más complejo y, por lo tanto, menos predecible:

The timer declared above is armed to expire in the near future (the next “jiffy”, which be anytime between 0ms and 10ms); that expiration will happen by way of an interrupt and may occur on a different CPU.

Se calcula que esto añade un bit de entropía en cada expiración:

In other words, every time the timer expires, the entropy pool is deemed to have gained one bit of entropy.

Si el sistema espera al arrancar podría provocar pausas apreciables:

… potentially just over one second on a system with a 100HZ tick frequency — if the system in question has no other sources of entropy. That could result in a perceivable pause during the boot process, but it is far better than blocking outright.

En definitiva, un artículo que se siguen bien para un problema interesante al que no siempre prestamos la debida atención. o

Posteriormente se ha publicado Removing the Linux /dev/random blocking pool continuando con el debate, aunque en términos ya menos técnicos.

Entre las múltiples utilidades de GoogleSheets que uno no esperaba encontrar está la del scraping (¿’arañado’?; se trata de descargarse una página web y extraer la información que nos interese de allí. Hay muchas herramientas pero para algunas cosas pueden bastarnos lo consejos que aparecen en Web Scraping with Google Sheets: The Definitive Guide.

Esencialmente nos da pistas para manejar tablas, listas, información en XML y alguna cosilla más. Todo ello sin demasiado esfuerzo.

No se suele hablar mucho de la seguridad en los lenguajes que se consideran más o menos seguros. Nada hay como el C y otros para meter la pata y tener problemas; pero eso no impide que tengamos que tener en cuenta algunas cosas y de eso hablaban en 10 common security gotchas in Python and how to avoid them.

Empieza hablando de que cuando aprendemos a programar aprendemos cómo se supone que debe usarse un lenguaje o lo que sea; sin embargo, cuando hablamos de seguridad tenemos que cambiar a pensar en cómo podría ser usado para conseguir algo malo.

… you learn how it supposed to be used. When thinking about security, you need to think about how it can be misused

Y, claro, aunque hablemos de lenguajes seguros, algunas cosas malas siguen siendo posibles. La lista:

• Inyección de entrada
• Problemas al analizar XML
• Instrucciones ‘assert’
• Ataques basados en el tiempo
• Paquetes maliciosos o el lugar desde donde se importan
• Ficheros temporales
• Problemas al cargar ficheros YAML
• Datos serializado
• Problemas del entorno Python por no estar actualizado
• Problemas por no tener actualizadas las dependencias

Como puede verse, algunos son bastante específicos (aunque casi todos aplicables a diversos lenguajes) pero otros son completamente genéricos.

En todo caso, un buen repaso generalista.

En We Should Stop Saying ‘Language Independent.’ We Don’t Know How To Do That una nota interesante sobre la famosa frase ‘independiente del lenguaje’ y cómo el lenguaje en el que aprendemos nos influye.

Habla de la investigación de Allison Elliott Tew y Miranda Parker sobre estudiantes de programación con diferentes lenguajes y cómo los errores que se comenten en unos se parecen más a algunos otros que a la generalidad:

Notice that the most common wrong answer is exactly the same. The 2nd most common wrong answer in Java is idiosyncratic (which is interesting), but the 2nd most common wrong answer for both MATLAB and Python is the 3rd most common wrong answer for Java. The 4th most common wrong answer for Java is the same as the 5th most common wrong answer for Python. We didn’t see that wrong answer in MATLAB, but surprisingly, there were only 4 wrong answers for MATLAB.

Lo que dice el autor es que tenemos lenguajes diferentes porque creemos que eso tiene algún valor (marca alguna diferencia).

We have different languages because we think that those differences make a difference. For an assessment to be language independent, it would have to be measuring something deeper than those differences.

Interesante.