Stuxnet, Flame и Duqu использовали GPL-код

Stuxnet, Flame и Duqu использовали GPL-код

Stuxnet, Flame и Duqu — три самые известные программы, предположительно созданные спецслужбами в качестве «кибеоружия» против других стран. Программа Stuxnet успешно вывела из строя 80% иранских центрифуг по обогащению урана, а шпионская программа Flame несколько лет скрытно работала на иранских компьютерах, установившись как обновление Windows.

На прошлой неделе предположения об американском заказе подтвердились: выяснилось, что президент Обама лично следил за внедрением вируса Stuxnet на иранские компьютеры. Насчёт Flame и Duqu прямых доказательств пока нет. Но вряд ли приходится сомневаться, что эти программы тоже созданы по заказу американцев.

Самое интересное, что во всех трёх программах использовалась библиотека LZO, которая распространяется строго под лицензией GNU GPL.

В программе Flame, кроме LZO, используются и другие проекты Open Source:

putty — лицензия MIT
libbz2 — лицензия типа BSD
zlib — своя лицензия
SQLite — общественное достояние
Lua — лицензия MIT

Как известно, GNU GPL требует распространения с двоичными файлами исходного кода программы или письменного обязательства его предоставить. Именно так и распространяется библиотека LZO. Условия GPL требуют также, что пользователи всех производных программ должны получать такие же права. То есть все производные программы, использующие код GPL, должны распространяться с открытыми исходными кодами или с обязательством их предоставить, сообщает habrahabr.ru.

Очевидно, Stuxnet, Flame и Duqu нарушат лицензию GPL, если авторы этих программ не предоставят свои исходные коды.

Проблема сейчас очень актуальна, потому что лучшие специалисты нескольких антивирусных компаний активно работают над реверс-инжинирингом Flame. Учитывая объём программы (20 мегабайт, сотни тысяч строк кода), это очень непростая задача. Что там говорить, если анализ Duqu продолжается не первый год и ещё далёк от завершения: специалистам «Лаборатории Касперского» только при помощи сообщества недавно удалось понять, на каком языке программирования написан фреймворк.

Венгерская компания CrySyS, которая первой обнаружила Flame, тоже до сих пор работает над анализом Duqu. Она опубликовала обращение к авторам программы Duqu выслать исходные коды на адрес duqusubmit@crysys.hu. Они обязаны сделать это по условиям лицензии, пусть даже анонимно.

Конечно, это скорее шутка. Но кто знает, может быть Фонд электронных рубежей или кто-нибудь другой, кто занимается судебной защитой проектов GPL, когда-нибудь подаст жалобу на американское правительство за нарушение авторского права.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru