Rejetto HFS: Von KI entdeckte Lücke wird aktiv ausgenutzt

Angreifer haben es inzwischen auf eine kritische Authentifizierungsumgehung im Rejetto HTTP File Server (HFS) abgesehen, wie VulnCheck berichtet. Die Schwachstelle kann zur Ausführung von Schadcode aus der Ferne (RCE) führen. Forscher haben sie mithilfe eines KI-Modells entdeckt.

Die Lücke wird als CVE-2026-61500 geführt und hat einen CVSS-Wert von 9,3. Betroffen sind alle Versionen des Open-Source-Dateiservers vor 3.2.1.

Eine vorhersagbare "Zufallszahl"

Das Problem liegt darin, wie HFS seine Session-Cookies erzeugt und absichert. Beim Login schickt der Server nicht authentifizierten Clients Ausgaben seines Generators für Session-Cookies. Dieser Generator ist nicht kryptografisch sicher. HFS nutzt denselben Generator außerdem, um den Schlüssel zu erzeugen, mit dem diese Session-Cookies signiert werden.

Ein Angreifer kann eine kleine Zahl von Login-Antworten sammeln und daraus den internen Zustand des Generators rekonstruieren. Von dort aus kann er den Signaturschlüssel ermitteln.

Mit dem Schlüssel lassen sich Session-Cookies fälschen, die der Server als gültige Administratorsitzungen akzeptiert. Damit verschafft sich der Angreifer erweiterte Rechte. Ist er erst einmal drin, kann er über die Konfigurationsfunktion server_code Code aus der Ferne ausführen.

Horizon3 hat das Problem in einem technischen Bericht erläutert. HFS verließ sich auf JavaScripts Math.random(), um einen "zufälligen" Wert zu erzeugen. Dieser Wert wurde an Koa übergeben, das Node.js-Webframework, das der Server verwendet, um Session-Cookies zu signieren. Math.random() basiert auf dem Algorithmus xorshift128+, dessen Ausgaben sich zurückrechnen lassen.

In der Praxis bedeutet das: Wer genug Ausgaben von Math.random() sammelt, kann andere Zahlen ermitteln, die der Generator erzeugt hat. Dazu gehört auch das Geheimnis, mit dem die Authentifizierungs-Cookies signiert werden.

Entdeckt von Anthropics Mythos

Forscher von Horizon3.ai haben die Schwachstelle mit Anthropics KI-Modell Mythos aufgespürt. Das Modell erkannte durch fortgeschrittenes mathematisches Schlussfolgern, dass sich die Ausgaben des Pseudozufallszahlengenerators (PRNG) von Math.random() zurückrechnen lassen. Anschließend zeigte es, wie sich damit der geheime Signaturschlüssel für die Session-Cookies rekonstruieren lässt.

Horizon3.ai fand die Lücke im Juni. Rejetto veröffentlichte am 13. Juli HFS-Version 3.2.1 mit den Korrekturen.

"In allen bisherigen Versionen wurden mehrere Sicherheitslücken gefunden, die es einem Angreifer möglicherweise erlauben, Administratorzugriff auf HFS zu erlangen", schrieb Rejetto in seiner Sicherheitsmitteilung.

Erkundung von einer IP-Adresse von China Telecom

Am 2. Oktober meldete VulnCheck, dass Angreifer begonnen haben, CVE-2026-61500 ins Visier zu nehmen. Die Aktivität ist überschaubar und sieht nach Erkundung aus. Sie ging von einer IP-Adresse aus, die zu China Telecom gehört.

Die Versuche trafen VulnCheck-Canaries in Japan und den USA. Canaries sind Köder-Systeme, die Sicherheitsfirmen aufstellen, um Angriffsverkehr zu erkennen und aufzuzeichnen.

Die Warnung von VulnCheck beschreibt nicht das ganze Ausmaß der Aktivität. Sie zeigt aber, dass inzwischen jemand gezielt HFS-Server auf die Lücke abklopft, fast drei Monate nach Veröffentlichung des Patches.

Admins, die HFS betreiben, sollten sicherstellen, dass sie Version 3.2.1 oder neuer einsetzen. Laut Rejetto sind alle früheren Versionen von mehreren Schwachstellen betroffen. Weil diese Lücke zur vollständigen Administratorkontrolle und zur Ausführung von Code führen kann, sollte jede aus dem Internet erreichbare HFS-Instanz, die noch nicht aktualisiert wurde, als gefährdet gelten.

Unsere Einschätzung

In diesem Fall kommen zwei Entwicklungen zusammen, die sich schon länger abzeichnen. KI-Modelle werden immer besser darin, subtile Fehler zu finden. Und die Zeit zwischen Veröffentlichung und Ausnutzung wird immer kürzer. Wir haben uns bereits angesehen, wie KI die Ausnutzung beschleunigt, während die Zahl der gemeldeten Lücken wächst. CVE-2026-61500 ist ein konkretes Beispiel für die erste Hälfte dieser Geschichte.

Der Fehler selbst ist bemerkenswert. Einen nicht kryptografischen PRNG für sicherheitskritische Werte zu verwenden, ist ein bekannter Fehler. Aber zu erkennen, dass sich beim Login preisgegebene Math.random()-Ausgaben bis zu einem Signaturschlüssel zurückverfolgen lassen, erfordert echtes mathematisches Verständnis. Dass ein Modell das aufgespürt hat, deutet darauf hin, dass KI-gestützte Prüfungen ältere, subtile Schwächen in weit verbreiteten Open-Source-Projekten ans Licht bringen könnten. Kleine Projekte dürften mit dieser Menge kaum zurechtkommen. Dass Google sein OSS-Bug-Bounty-Programm wegen KI-generierter Meldungen auf Eis gelegt hat, zeigt, dass die Belastung bereits spürbar ist.

Dazu kommt ein unbequemer Punkt. Die Verteidiger haben diese Lücke lange vor Beginn der Angriffe gefunden und geschlossen, und das ist ein gutes Ergebnis. Sobald die Details aber öffentlich sind, steht dieselbe Überlegung auch Angreifern zur Verfügung. Microsoft hat gewarnt, dass Angreifer den Verteidigern im frühen KI-Wettlauf derzeit voraus sind. Schlanke Werkzeuge wie HFS werden oft schnell aufgesetzt und dann vergessen, was sie zu leichten Zielen macht.

Es lohnt sich zu beobachten, ob aus der von VulnCheck festgestellten Erkundung breiteres Scannen und Ausnutzen wird. Ebenso lohnt sich der Blick darauf, ob andere Projekte, die sich bei Geheimnissen auf Math.random() verlassen, ähnlich genau unter die Lupe genommen werden.