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Apache Druid 未授权访问漏洞分析及防护措施

admin3个月前 (08-24)广场32

Apache Druid 未授权访问漏洞分析及防护措施

在现代数据管理中,Apache Druid 作为一款高性能的开源时间序列数据库,因其出色的可扩展性和快速的数据处理能力而备受青睐。然而,最近披露的一项未授权访问漏洞引发了广泛关注。该漏洞影响了多个版本的 Apache Druid,使得攻击者能够绕过身份验证机制,从而未经授权地访问敏感数据。

受影响版本概述

Apache Druid 未授权访问漏洞分析及防护措施

根据最新的信息,以下版本的 Apache Druid 存在未授权访问漏洞:

  • Apache Druid 0.24.0 至 0.24.2
  • Apache Druid 0.25.0 至 0.25.2
  • Apache Druid 0.26.0 至 0.26.1

【燎元跃动小编】提醒用户及时检查自己使用的版本,以确保系统安全。

漏洞详情与利用方式

This vulnerability is rooted in the GraphQL API of Apache Druid, where attackers can construct specially crafted GraphQL queries to bypass authentication mechanisms and gain unauthorized access to data within the cluster.

The exploitation process requires knowledge of the URL and port of the affected Druid cluster, allowing attackers to use a GraphQL client (like Apollo Client) to execute queries such as:

query {   dataSource(name: "dataSourceName") {      aggregations {         sum(fieldName)      }   }}

This query can be executed without proper authentication, returning aggregated results from specified fields in designated data sources, potentially exposing sensitive information like financial records or user activity logs.

缓解措施建议

The recommended course of action for users operating on affected versions includes upgrading to one of the following secure releases:

  • Druid 0.24.3
  • Druid 0.25.3
  • Druid 0.26.X (latest)

Additionally, it is advisable for users to implement further security measures such as:

  • Limiting access to the Druid cluster exclusively for authorized personnel.
  • < li >Utilizing firewalls to restrict access specifically targeting the GraphQL API.  
  • Monitoring logs diligently for any suspicious activities that may indicate attempts at unauthorized access.  

    【燎元跃动小编】总结: < p >以上是关于Druids未授权访问漏洞的重要信息,希望用户能重视并采取相应措施以保护自己的数据安全。

    热点关注: < h3 >问题1:如何确认我的Druids版本是否受到影响? < p >您可以通过查看您的Druids安装目录中的文档或使用命令行工具查询当前运行的版本来确认。 < h3 >问题二:升级到新版本后,我还需要做什么? < p >除了升级外,请确保实施额外的安全策略,如限制对API和集群资源的直接访问。 < h3 >问题三:我应该如何监控日志以检测异常活动? < p >< strong >您可以设置自动化脚本或使用现有监控工具来实时分析日志,并配置警报通知潜在异常行为。< / strong >   / p >

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