Обнаружена серьезная уязвимость в Glibc

Обнаружена серьезная уязвимость в Glibc

В системной библиотеке GNU C Library (glibc), являющейся основой большинства Linux-дистрибутивов, обнаружена критическая уязвимость, позволяющая любому локальному пользователю получить привилегии суперпользователя.



Проблема вызвана игнорированием в Glibc требования спецификации ELF по запрещению использования текущего пути к исполняемому файлу ($ORIGIN) в процессе динамического связывания программ с идентификатором смены владельца или группы (suid/sgid). Проблема проявляется в конфигурациях, в которых пользователь имеет возможность создавать жесткие ссылки в файловой системе, допускающей наличие suid-файлов.

Уязвимость протестирована в Fedora 13 и RHEL 5 / CentOS 5, другие дистрибутивы судя по всему также подвержены проблеме. Исправления пока недоступны, статус выхода обновлений в различных Linux-дистрибутивах можно наблюдать на следующих страницах: Slackware, Gentoo, Mandriva, openSUSE, CentOS, Fedora, RHEL, Debian, Ubuntu.

Проблема была известна и ранее, но разработчики Glibc считали, что эксплуатировать ее невозможно. Используя режим аудита связывания программ (LD_AUDIT) в ld.so, вкупе с подменой $ORIGIN через создание жесткой ссылки и запуском suid-программы через файловый дескриптор, удалось разработать практический метод атаки.

Источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru