Опубликована техника обхода SMEP-защиты при эксплуатации Linux уязвимостей

Опубликована техника обхода SMEP-защиты при эксплуатации Linux уязвимостей

В ядре Linux 3.0 была представлена поддержка режима SMEP (Supervisor Mode Execution Protection), присутствующего в процессорах Intel на базе архитектуры Ivy Bridge. Использование SMEP не даёт переходить из режима ядра к выполнению кода, находящегося на пользовательском уровне, что позволяет блокировать эксплуатацию многих уязвимостей в ядре Linux (shell-код не будет выполнен, так как он находится в пространстве пользователя).

Один из исследователей безопасности опубликовал интересный способ эксплуатации уязвимостей в ядре в обход защиты SMEP (существуют и другие пути обхода SMEP, но данный метод заслуживает внимания в силу своей оригинальности), сообщает opennet.ru.

Метод построен на основе организации подстановки последовательности инструкций в исполняемую область JIT-компилятора (например, подсистемы BPF - Berkeley Packet Filter), генерирующего код на основе входных данных, которые могут контролироваться атакующим. Так как JIT-компилятор контролирует генерацию кода, так просто подставить инструкции не получится. Но можно воспользоваться тем, что входящие данные используются в качестве аргументов генерируемых инструкций. Например, для входных данных "$0xa8XXYYZZ" и "$0xa8PPQQRR" будет сгенерирован код:

b8 ZZ YY XX a8 mov $0xa8XXYYZZ, %eax
b8 RR QQ PP a8 mov $0xa8PPQQRR, %eax
b8 ...

Если пропустить байт с кодом инструкции mov (b8) и передать управление на следующий за ним байт (ZZ) будет выполнен машинный код "ZZ YY XX". При этом переданные в хвосте данные "a8" будут обработаны как ничего не значащая команда test с аргументом из кода команды mov (b8):

ZZ YY XX (подконтрольные атакующему инструкции)
a8 b8 test $0xb8, %al
RR QQ PP (подконтрольные атакующему инструкции)
a8 b8 test $0xb8, %al

Таким образом у злоумышленника появляется возможность формирования произвольной последовательности трёхбайтовых команд, выполняемой в пространстве ядра. При эксплуатации уязвимости, управление может быть передано на данные команды, в которых можно повысить привилегии процесса или отключить SMEP и передать управление на обычный shell-код в пространстве пользователя.

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