Обнаружена критическая уязвимость в Glibc

В системной библиотеке Glibc выявлена критическая уязвимость (CVE-2015-0235), которая может использоваться для организации выполнения кода в системе и проявляется при обработке специально оформленных данных в функциях gethostbyname() и gethostbyname2(), которые используются во многих программах для преобразования имени хоста в IP-адрес.

По степени опасности уязвимость, которая получила кодовое имя GHOST, сравнима с уязвимостями в Bash и OpenSSL. Для демонстрации уязвимости подготовлен рабочий прототип эксплоита, позволяющий организовать удалённое выполнение кода на почтовом сервере Exim, обойдя все доступные механизмы дополнительной защиты (ASLR, PIE, NX) на 32- и 64-разрядных системах, сообщает opennet.ru.

Проблема вызвана переполнением буфера в функции __nss_hostname_digits_dots(), используемой в gethostbyname() и gethostbyname2(). Несмотря на то, что вызовы gethostbyname() и gethostbyname2() устарели (следует использовать getaddrinfo()), они продолжают применяться для преобразования имени хоста во многих актуальных приложениях. Атака затруднена в серверных программах, которые используют gethostbyname() для обратной проверки данных, полученных через DNS, а также в привилегированных suid-утилитах, в которых вызов getaddrinfo() применяется только при сбое выполнения inet_aton(). Опасность представляют в основном приложения, передающие в getaddrinfo() данные, полученные извне, такие как почтовые серверы и манипулирующие именами хостов утилиты. Например, уязвимость подтверждена в Exim (при использовании настроек "helo_verify_hosts", "helo_try_verify_hosts" или ACL "verify = helo"), procmail и clockdiff.

Примечательно, что проблема присутствует в коде Glibc начиная с версии 2.2, выпущенной в ноябре 2000 года. При этом проблема была молча устранена в мае 2013 года без указания на то, что исправленная ошибка имеет отношение к серьёзным проблемам с безопасностью. Glibc 2.18 и более новые выпуски не подвержены уязвимости. Уязвимость не проявляется в дистрибутивах, построенных на основе свежих версий Glibc, например, в последних версиях Fedora и Ubuntu.

При этом, уязвимости подвержены длительно поддерживаемые промышленные дистрибутивы, которые требуют незамедлительного обновления. В частности, проблема проявляется в Debian 7 (wheezy), Red Hat Enterprise Linux 6 и 7, CentOS 6 и 7, Ubuntu 10.04 и 12.04, SUSE Linux Enterprise 10 и 11. В настоящее время обновление уже выпущено для Ubuntu 10.04/12.04, Debian 7 и RHEL 7,6,5. На стадии подготовки обновления для SUSE и CentOS. После обновления glibc следует не забыть перезапустить сетевые приложения.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru