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Zusammenfassung
CVE-2025-66389 beschreibt eine kritische Sicherheitslücke in GitHub Copilot Version 1.372.0, die eine unbefugte Dateisystemzugriffe außerhalb von Workspace-Verzeichnissen ermöglicht. Die Schwachstelle kann durch manipulierte URI-Parameter in der fetch_webpage-Funktion ausgenutzt werden, was zu Datenlecks führen kann.
Betroffene Systeme
Die Lücke betrifft GitHub Copilot Version 1.372.0 und möglicherweise weitere Versionen. Nutzer von Copilot als IDE-Erweiterung (VS Code, JetBrains IDEs, Vim/Neovim) sind potenziell betroffen. Der Zugriff ist netzwerkbasiert möglich.
Technische Details
Die Schwachstelle existiert in der Dateizugriffsverwaltung der fetch_webpage-Funktion. Durch gezielte Manipulation von file-handler URI-Parametern können Angreifer Dateien außerhalb der konfigurierten Workspace-Grenzen auslesen. Dies funktioniert ohne explizite Benutzerbestätigung.
Besonders kritisch ist die Kombination mit Indirect Prompt Injection: Wenn ein LLM-Prompt durch externe Quellen kompromittiert wurde, kann ein Angreifer automatisiert auf vertrauliche Dateien (Konfigurationen, private Keys, Quellcode) zugreifen. Die fehlende Sandbox-Validierung ermöglicht Path-Traversal-Attacken (z.B. file://../../sensitive/data).
Empfohlene Massnahmen
- Sofortige Aktion: GitHub Copilot auf neueste verfĂĽgbare Version aktualisieren (nach offizieller Patch-VerfĂĽgbarkeit)
- Workspace-Isolation: Strict Workspace-Boundaries implementieren und konfigurieren
- Prompt-Validation: Eingaben aus externen Quellen filtern und sanitized
- Monitoring: Ungewöhnliche Dateizugriffe durch Copilot protokollieren
- Least Privilege: Copilot-Prozesse mit minimalen Dateisystem-Rechten ausfĂĽhren
- Kontextbewusstsein: Vorsicht bei der Integration von externem Content in Prompts
Bewertung
Mit CVSS 7.5 (High) und aktuellem Angriffsvektor stellt diese Lücke ein erhebliches Risiko dar. Die fehlende Patch-Verfügbarkeit verschärft die Situation. Besonders für Entwickler, die mit sensiblen Daten arbeiten, ist ein sofortiges Handeln erforderlich. Die Kombination mit Prompt-Injection-Techniken macht diese Lücke besonders gefährlich für automatisierte Workflows.
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