Проанализирована root-уязвимость в ядре Linux

Проанализирована root-уязвимость в ядре Linux

Проанализирована root-уязвимость в ядре Linux

Раскрыты подробности эксплуатации уязвимости (CVE-2015-8660) в ядре Linux, позволяющей непривилегированному локальному пользователю получить права root. Уязвимость вызвана недоработкой в коде установки прав доступа в файловой системе OverlayFS, проявляющейся при использовании пространств имён для идентификаторов пользователей (user namespaces).

Суть проблемы в том, что пользователь может при помощи технологии "user namespaces" создать изолированное окружение со своим пользователем root и примонтировать в нём часть внешней ФС через OverlayFS. Из-за ошибки в OverlayFS при изменении прав доступа в изолированном окружении, изменения также остаются в связанной с OverlayFS директории для хранения изменений (например, директория для изменений может быть создана в tmpfs и остаётся доступна извне, также доступ к ФС изолированного окружения можно получить через /proc). Таким образом, в изолированном окружении можно создать исполняемый файл с флагом suid root и выполнить его вне изолированного окружения. Для тестирования подготовлен прототип эксплоита, пишет opennet.ru.

Вызвавшая уязвимость ошибка была устранена в ядре Linux в начале декабря и вошла в состав релиза ядра 4.4, но детальная информация об уязвимости обнародована только сейчас. Проблема проявляется начиная с ядра 3.18, поэтому не касается штатных ядер дистрибутивов RHEL/CentOS и Debian, нозатрагивает выпуски Ubuntu 15.10 и Fedora 23 и уже устранена в опубликованных несколько дней назад обновлениях пакетов с ядром.

Следует отметить, что так как многие старые подсистемы ядра написаны без оглядки на возможности User Namespace, не исключается наличие ещё не выявленных похожих уязвимостей. Например, кроме OverlayFS подобные проблемы найдены в ptrace (CVE-2015-8709). В качестве обходного пути защиты рекомендуется отключить поддержку User Namespace в ядре (CONFIG_USER_NS=n). Проверить включена ли поддержка User Namespace можно командой "ls /proc/self/ns|grep user". 

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