Hackers violam F5 e roubam código-fonte BIG-IP e dados de vulnerabilidade não divulgados – Against Invaders – Notícias de CyberSecurity para humanos.

Hackers violam F5 e roubam código-fonte BIG-IP e dados de vulnerabilidade não divulgados - Against Invaders - Notícias de CyberSecurity para humanos.

A F5 Networks confirmou que um sofisticado ator de ameaça estatal se infiltrou em seus sistemas, exfiltrando código-fonte BIG-IP proprietário e informações confidenciais de vulnerabilidade.

O incidente, que começou em agosto de 2025, teve como alvo as plataformas de desenvolvimento de produtos e conhecimento de engenharia da F5, gerando uma resposta imediata e um conjunto de esforços de mitigação para proteger os clientes e restaurar a confiança.

Acesso persistente descoberto em ambientes de desenvolvimento

De acordo com o comunicado publicado pela F5, os investigadores descobriram que o invasor mantinha acesso de longo prazo ao Produto BIG-IP ambiente de desenvolvimento e o sistema de gerenciamento de conhecimento de engenharia.

Arquivos contendo o código-fonte principal do BIG-IP e detalhes sobre vulnerabilidades não reveladas em desenvolvimento foram confirmados, embora F5 não relate nenhuma evidência de falhas críticas de execução remota de código nos dados roubados, nem de exploração ativa em estado selvagem.

Avaliações independentes do NCC Group e IOActive corroboraram que a cadeia de fornecimento de software – incluindo pipelines de construção e lançamento – permanece intacta e não há sinais de adulteração das plataformas NGINX, F5 Distributed Cloud Services ou Silverline.

Embora os sistemas de CRM, financeiro, de suporte e iHealth do cliente não tenham sido acessados, a F5 reconheceu que um pequeno subconjunto de arquivos exfiltrados da plataforma de conhecimento continha detalhes de configuração e implementação vinculados a determinados clientes.

As organizações afetadas serão contatadas diretamente enquanto a F5 analisa e avalia qualquer impacto potencial em seus ambientes.

Atualizações urgentes e recomendações de reforço

Para neutralizar riscos persistentes, a F5 lançado versões atualizadas para clientes BIG-IP, F5OS, BIG-IP Next para clientes Kubernetes, BIG-IQ e APM. Os clientes são fortemente incentivados a implantar esses patches imediatamente. Orientações complementares incluem:

  • Um guia de caça a ameaças para reforçar a detecção e o monitoramento em implantações BIG-IP.
  • Melhores práticas para proteção do sistema, com verificações automatizadas integradas à ferramenta de diagnóstico F5 iHealth para identificar lacunas de configuração e priorizar correções.
  • Instruções passo a passo para transmitir eventos BIG-IP em SIEMs de clientes, melhorando a visibilidade de logins administrativos, falhas de autenticação e modificações de configuração.

A equipe de suporte global da F5 está pronta para ajudar com atualizações, etapas de proteção e quaisquer dúvidas dos clientes por meio de casos de suporte MyF5 ou contato direto com o suporte da F5.

Fortalecendo as Defesas e Reconstruindo a Confiança

Desde que descobriu a violação, a F5 promulgou medidas abrangentes para fortalecer as suas infraestruturas empresariais e de produtos.

As credenciais de acesso foram rotacionadas e reforçadas; ferramentas automatizadas de inventário e gerenciamento de patches foram aprimoradas; e a arquitetura de segurança de rede foi atualizada.

O ambiente de desenvolvimento de produtos agora conta com controles de segurança mais rigorosos e monitoramento contínuo.

Olhando para o futuro, a F5 está fazendo parceria com a CrowdStrike para estender Sensores Falcon EDR e Overwatch Threat Hunting para BIG-IP.

As implantações de acesso antecipado oferecerão aos clientes uma assinatura gratuita do Falcon EDR, aumentando os recursos de detecção e resposta.

Revisões de código e testes de penetração contínuos, apoiados pelo NCC Group e IOActive, visam descobrir e remediar vulnerabilidades antes que possam ser aproveitadas por adversários.

A F5 Networks enfatiza que a confiança do cliente é fundamental e promete transparência e colaboração com a comunidade de segurança mais ampla, à medida que as lições deste incidente são integradas em defesas futuras. A empresa continuará atualizando sua página de consultoria com novos desenvolvimentos e recursos.

Siga-nos emGoogle Notícias,LinkedIneXpara obter atualizações instantâneas e definir GBH como fonte preferencial emGoogle.

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology:LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.