В ядре Linux выявлена локальная 0-day уязвимость

В ядре Linux выявлена локальная 0-day уязвимость

В ядре Linux обнаружена ранее неизвестная 0-day уязвимость (CVE-2013-2094), позволяющая получить root-доступ произвольному пользователю. Проблему усложняет то, что ошибка существовала на протяжении последних 2-3 лет и присутствует во всех ядрах, начиная с 2.6.37 и включая 3.8.8 (ядра 3.9.x проблеме не подвержены).

Уязвимость вызвана ошибкой в коде подсистемы PERF_EVENTS, которая должна быть активирована для успешной эксплуатации уязвимости (в большинстве дистрибутивов ядро собрано с поддержкой PERF_EVENTS). Пользователи RHEL 6 и CentOS 6, несмотря на использование ядра 2.6.32, не застрахованы от данной ошибки - проблемный код был успешно бэкпортирван Red Hat в пакет с ядром, поставляемом в RHEL, сообщает opennet.ru.

Патч с устранением проблемы был принят в состав ядра 3.8.9 в апреле, без уведомления о том, что он связан с устранением уязвимости. В дистрибутивах уязвимость пока остаётся неисправленной. Статус выхода исправлений для популярных систем можно отследить на следующих страницах: Gentoo, Mandriva,openSUSE, CentOS, Fedora, RHEL, Ubuntu, Debian.

Эксплоит уже доступен публично.

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