Безопасная загрузка файлов в Go: 7 скрытых атак, которые LLM-код пропускает

Разработчики, доверяющие LLM вроде Claude или GPT создание функционала загрузки файлов, рискуют получить не безопасный, а лишь «работающий» upload. Разница между ними — это несколько критических уязвимостей, каждая из которых может превратить сервер в точку входа для атакующего. С распространением генеративных инструментов порог входа в разработку упал, но вместе с ним снизился и порог для внедрения уязвимостей. Когда ИИ генерирует код, он решает функциональную задачу: принять файл, сохранить, обработать. Вопросы безопасности часто откладываются «на потом», которое обычно наступает только после инцидента безопасности.

В рамках конкретного проекта на Go был проведен превентивный анализ, выявивший семь ключевых векторов атак на механизм загрузки файлов. Эти уязвимости выходят далеко за рамки простой проверки расширения через `accept=".pdf"` на фронтенде или использования библиотек вроде `multer`. Атаки могут включать обход проверок MIME-типов, внедрение вредоносного содержимого в, казалось бы, корректные файлы, эксплуатацию путей загрузки для выполнения кода на сервере и другие техники, позволяющие злоумышленнику получить контроль.

Игнорирование этих рисков создает прямую угрозу для инфраструктуры. Защита потребовала реализации многоуровневой валидации, включающей проверку сигнатур файлов (magic numbers), анализ содержимого, строгое ограничение прав доступа к загруженным файлам и санитизацию их имен и путей хранения. Этот кейс служит четким предупреждением: в эпоху AI-ассистентов ответственность за безопасность ложится на разработчика, который должен проактивно закрывать бреши, оставленные генеративным кодом, а не ждать взлома.