Railway Platformunda Güvenlik İhlali: Müşteri Ortam Değişkenleri Ele Geçirilmiş Olabilir

Hizmet olarak platform (PaaS) sağlayıcısı Railway, müşteri ortam değişkenlerini depolayan sistemlerde tespit ettiği anormal aktiviteyi kamuoyuyla paylaştı. Şirket, yürüttüğü soruşturma sonucunda yetkisiz bir üçüncü tarafın şifreli ortam değişkenlerine erişebildiğini ve bazı durumlarda bu değişkenlerin çözümlenmiş içeriklerini elde ettiğini açıkladı. Etkilenen kullanıcı sayısı tam olarak açıklanmasa da Railway, ihlalin "belirli bir kullanıcı alt kümesiyle" sınırlı kaldığını belirtti.
Ortam değişkenleri; API anahtarları, veritabanı kimlik bilgileri veya özellik bayrakları gibi hassas verileri depolamak amacıyla kullanılan, kullanıcı tanımlı anahtar-değer çiftleridir. Bu değişkenler, değerlerin doğrudan kaynak koda sabit kodlanması yerine işletim sistemi veya konteyner ortamı düzeyinde yapılandırılır. Dolayısıyla bu tür bir ihlal, yalnızca platform güvenliğini değil, Railway üzerinde çalışan uygulamaların bağlı olduğu tüm harici servisleri de tehdit altına sokabilir.

Saldırının Kapsamı ve Kripto Para Hırsızlığı​

Railway, olayın yapay zeka çıkarım sağlayıcılarını nihai hedef alan ve platform şirketlerini sistematik biçimde hedef almak üzere tasarlanmış bir saldırı serisinin parçası olduğunu değerlendirdi. Şirket ayrıca kötüye kullanımı önlemek amacıyla yukarı akış sağlayıcılarını proaktif olarak anahtarları iptal etmeleri konusunda bilgilendirdiğini aktardı.
Güvenlik araştırmacısı Taylor Monahan (@tayvano_), saldırının boyutlarını sosyal medya üzerinden kamuoyuna duyurdu. Monahan'ın aktardığına göre, 0xd9773325282874d18cb83f1fe50f14c39750b2ee olarak tanımlanan saldırganlar, Railway'de depolanan özel anahtarları ele geçirerek kripto para cüzdanlarını boşalttı. Tespit edilen ilk kripto para hırsızlığı işleminin, olayın resmi olarak kamuoyuna duyurulmasından en az iki saat önce, saat 19:36'da gerçekleştiği belirtildi.

Railway'nin Aldığı Önlemler​

Railway, olaya müdahale kapsamında tüm Railway bucket kimlik bilgilerini yeniledi ve Railway API tokenlarını geçersiz kıldı. Şirket ayrıca Pro ve Enterprise çalışma alanları için build işlemlerini yeniden etkinleştirerek müşterilerin Railway'e yeni kimlik bilgileri eklemesine olanak tanıdı.
Şirket, Hobby, Free ve Trial katmanları için build işlemlerinin yeniden devreye alınması üzerinde çalışmaya devam ettiğini belirtti. Bazı build işlemlerinin normalden daha sık başarısız olduğunu ve birçok dağıtımın beklenenden uzun bekleme süreleriyle kuyrukta kaldığını da kabul etti. Müşterilerden ihtiyati tedbir olarak şu adımları atmaları istendi: Railway'de depolanan API anahtarları dahil tüm ortam değişkenlerini yenilemek ve özel kayıt defteri kimlik bilgilerini güncellemek. Bunun yanı sıra kullanıcıların söz konusu servislere ait günlükleri olağandışı aktivite açısından incelemesi de tavsiye edildi.

LLMjacking: Yapay Zeka Sistemlerini Ele Geçirme Tehdidi​

Railway olayı, tehdit aktörlerinin yalnızca saldırı süreçlerinin çeşitli aşamalarında yapay zekayı giderek artan biçimde kullanmadığını, aynı zamanda büyük dil modellerini (LLM) çalıştırmak amacıyla bulut kurban ortamlarına yetkisiz erişim sağladığını ortaya koyan daha geniş bir eğilimin parçası olarak değerlendiriliyor. Bu yöntem LLMjacking olarak adlandırılıyor: saldırganlar başkasının yapay zeka modeline erişimi çalıyor ve hesaplama maliyetini meşru kullanıcıya yüklüyor.
Wiz tarafından belgelenen bir vakada tehdit aktörleri, ayrıcalıklı Google Cloud Platform (GCP) kimlik bilgilerini ele geçirerek saldırgan kontrolündeki harici GCP projelerini kurbanın iç faturalandırma hesaplarına bağladı. Saldırının başlangıç erişim vektörü olarak Google Arama'daki sponsorlu reklamlardan yararlanıldığı tespit edildi; kullanıcılar "google cloud" veya "gap" gibi yaygın terimler ararken sahte bir Google giriş sayfasına yönlendirildi ve bu sayede hesap kimlik bilgileri ile çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) kodları ele geçirildi. Wiz araştırmacıları Shira Ayal ve Andre Maccarone, yapay zeka iş yüklerinin yabancı projelerde işlenmesi nedeniyle komut içeriklerinin ve model çıktılarının kurban kuruluştan tamamen gizli kaldığını ve bu yoğun yapay zeka kullanımının niteliğinin bilinmediğini vurguladı.
Symantec Threat Hunter Team ise saldırganların, herhangi bir insan müdahalesi olmaksızın 100.000 adıma kadar interneti tarayabilen, güvenlik açıklarından yararlanabilen, kimlik bilgilerini çalabilen ve kripto para madenciliği yapabilen özerk bir siber suç operasyonunu beslemek amacıyla açıkta kalan LLM uç noktalarını hedef aldığını bildirdi. "Skynet modu" olarak tanımlanan bu faaliyette kullanılan saldırgan yapay zeka ajanının Microsoft Visual Studio Code, Django, Jupyter, Laravel, Supabase, Next.js ve Flask/Werkzeug dağıtımlarını hedef aldığı belirtildi. Symantec araştırmacıları, ele geçirilen talimatların internete yönelik tarama, yaygın web çerçevelerinin istismarı, veritabanı hırsızlığı, kimlik bilgisi ve gizli veri toplama ile kripto para madenciliği için donatılmış tek bir ajan tanımladığını aktardı.

Sıkça Sorulan Sorular​

Railway güvenlik ihlalinde tam olarak ne ele geçirildi?​

Railway'in açıklamasına göre yetkisiz bir üçüncü taraf, bazı kullanıcılara ait şifreli ortam değişkenlerine erişti ve belirli durumlarda bu değişkenlerin çözümlenmiş içeriklerini elde etti. Ortam değişkenleri; API anahtarları, veritabanı kimlik bilgileri ve özellik bayrakları gibi hassas verileri barındırır.

Kripto para hırsızlığı nasıl gerçekleşti?​

Güvenlik araştırmacısı Taylor Monahan'ın aktardığına göre saldırganlar, Railway'de depolanan kripto para cüzdanlarına ait özel anahtarları ele geçirerek bu cüzdanları boşalttı. İlk hırsızlık işleminin, olayın kamuoyuna duyurulmasından en az iki saat önce gerçekleştiği bildirildi.

Railway ihlalden etkilenen kullanıcılara ne yapmasını tavsiye etti?​

Railway, müşterilerinden Railway'de depolanan tüm ortam değişkenlerini ve API anahtarlarını yenilemelerini, özel kayıt defteri kimlik bilgilerini güncellemelerini ve ilgili servislerin günlüklerini olağandışı aktivite açısından incelemelerini istedi.

LLMjacking nedir ve bu olayla nasıl bağlantılıdır?​

LLMjacking, saldırganların büyük dil modellerine yetkisiz erişim sağlayarak hesaplama maliyetini meşru kullanıcıya yüklemesi olarak tanımlanıyor. Railway, yaşanan olayın yapay zeka çıkarım sağlayıcılarını hedef alan daha geniş kapsamlı bir saldırı serisinin parçası olduğunu değerlendirdi.

Railway olaya müdahale kapsamında hangi teknik adımları attı?​

Şirket, tüm Railway bucket kimlik bilgilerini yeniledi, Railway API tokenlarını geçersiz kıldı ve Pro ile Enterprise çalışma alanları için build işlemlerini yeniden etkinleştirdi. Ayrıca yukarı akış sağlayıcılarını anahtarları proaktif olarak iptal etmeleri konusunda bilgilendirdi.