Rejetto HFS-lek gevonden door AI nu actief misbruikt

Aanvallers hebben een kritieke authenticatie-omzeiling in Rejetto HTTP File Server (HFS) in het vizier, meldt VulnCheck. Via het lek is uitvoering van code op afstand (RCE) mogelijk. Onderzoekers vonden het met hulp van een AI-model.

De kwetsbaarheid heeft het kenmerk CVE-2026-61500 en een CVSS-score van 9,3. Alle versies van de opensource-bestandsserver van voor 3.2.1 zijn getroffen.

Een voorspelbaar "willekeurig" getal

Het probleem zit in de manier waarop HFS sessiecookies aanmaakt en beveiligt. Bij het inloggen stuurt de server niet-geauthenticeerde clients uitvoer van zijn generator voor sessiecookies. Die generator is niet cryptografisch veilig. HFS gebruikt dezelfde generator bovendien om de sleutel te maken waarmee die sessiecookies worden ondertekend.

Een aanvaller kan een klein aantal login-antwoorden verzamelen en daarmee de interne toestand van de generator reconstrueren. Vervolgens kan hij de ondertekeningssleutel achterhalen.

Met die sleutel kan de aanvaller sessiecookies vervalsen die de server accepteert als geldige beheerderssessies. Zo krijgt hij verhoogde rechten. Eenmaal binnen kan hij via de configuratiefunctie server_code code op afstand uitvoeren.

Horizon3 legde het probleem uit in een technisch rapport. HFS gebruikte de JavaScript-functie Math.random() om een "willekeurige" waarde te genereren. Die waarde ging naar Koa, het Node.js-webframework van de server, om sessiecookies te ondertekenen. Math.random() werkt met het xorshift128+-algoritme, en de uitvoer daarvan is terug te rekenen.

In de praktijk kan een aanvaller die genoeg uitvoer van Math.random() verzamelt, andere getallen afleiden die de generator heeft geproduceerd. Daaronder valt ook het geheim waarmee authenticatiecookies worden ondertekend.

Ontdekt door Mythos van Anthropic

Onderzoekers van Horizon3.ai vonden de zwakke plek met het AI-model Mythos van Anthropic. Het model herkende met geavanceerd wiskundig redeneren dat de uitvoer van de pseudowillekeurige getallengenerator (PRNG) achter Math.random() terug te rekenen was. Daarna liet het zien hoe je daarmee de geheime sleutel voor het ondertekenen van sessiecookies kon reconstrueren.

Horizon3.ai ontdekte het lek in juni. Rejetto bracht op 13 juli HFS-versie 3.2.1 met oplossingen uit.

"In alle eerdere versies zijn meerdere beveiligingslekken gevonden, waardoor een aanvaller mogelijk beheerderstoegang tot HFS kan krijgen", aldus Rejetto in zijn beveiligingsadvies.

Verkenning vanaf een IP-adres van China Telecom

Op 2 oktober meldde VulnCheck dat aanvallers het op CVE-2026-61500 hadden gemunt. De activiteit is kleinschalig en lijkt op verkenning. Ze kwam van een IP-adres van China Telecom.

De pogingen troffen canaries van VulnCheck in Japan en de VS. Canaries zijn lokaassystemen die beveiligingsbedrijven inzetten om aanvalsverkeer te detecteren en vast te leggen.

De waarschuwing van VulnCheck beschrijft niet de volledige omvang van de activiteit. Wel blijkt eruit dat iemand HFS-servers nu actief aftast op het lek, bijna drie maanden na het verschijnen van de patch.

Beheerders die HFS draaien, doen er goed aan te controleren of ze versie 3.2.1 of nieuwer gebruiken. Volgens Rejetto zijn alle eerdere versies vatbaar voor meerdere kwetsbaarheden. Omdat dit lek kan leiden tot volledige beheerderscontrole en uitvoering van code, moet elke HFS-installatie die vanaf internet bereikbaar is en nog niet is bijgewerkt, als blootgesteld worden beschouwd.

Onze analyse

In deze zaak komen twee trends samen die al een tijd gaande zijn. AI-modellen worden steeds beter in het vinden van subtiele bugs. En de tijd tussen bekendmaking en misbruik wordt steeds korter. We keken eerder al naar hoe AI misbruik versnelt terwijl het aantal gemelde kwetsbaarheden groeit. CVE-2026-61500 is een concreet voorbeeld van de eerste helft van dat verhaal.

De bug zelf verdient aandacht. Een niet-cryptografische PRNG gebruiken voor beveiligingsgevoelige waarden is een bekende fout. Maar zien dat uitvoer van Math.random() die bij het inloggen uitlekte, terug te voeren was naar een ondertekeningssleutel, vraagt echt wiskundig inzicht. Dat een model dit signaleerde, doet vermoeden dat AI-ondersteunde code-review oudere, subtiele zwakheden in veelgebruikte opensourceprojecten aan het licht kan brengen. Kleine projecten kunnen moeite hebben die stroom te verwerken. Dat Google zijn OSS-bugbountyprogramma pauzeert vanwege door AI gegenereerde meldingen, laat zien dat die druk al zichtbaar is.

Er is ook een ongemakkelijk punt. Verdedigers vonden en dichtten dit lek ruim voordat de aanvallen begonnen, en dat is een goed resultaat. Maar zodra details openbaar zijn, kunnen aanvallers dezelfde redenering volgen. Microsoft waarschuwde al dat aanvallers voorlopig voorlopen op verdedigers in de beginfase van de AI-race. Lichte tools zoals HFS worden vaak snel opgezet en daarna vergeten, en dat maakt ze tot een makkelijk doelwit.

Het is de moeite waard om in de gaten te houden of de verkenning die VulnCheck zag, uitgroeit tot breder scannen en misbruik. En ook of andere projecten die voor geheimen op Math.random() leunen, net zo kritisch worden doorgelicht.