В Linux обнаружена уязвимость, поднимающая привилегии через eCryptfs

В Linux обнаружена уязвимость, поднимающая привилегии через eCryptfs

В Linux обнаружена уязвимость, поднимающая привилегии через eCryptfs

Исследователи безопасности из группы Zero, созданной компанией Google для предотвращения атак, совершаемых с использованием ранее неизвестных уязвимостей, раскрыли информацию о новой технике атаки (CVE-2016-1583) на ядро Linux.

В качестве примера представлен эксплоит, позволяющий локальному пользователю поднять свои привилегии в системе, в которой применяется шифрование домашних директорий при помощи eCryptfs.

Метод позволяет через формирование рекурсивных вызовов в пространстве пользователя добиться переполнения стека ядра. Многослойные файловые системы, такие как eCryptfs, имеют защиту от глубокой вложенности, но предложенный эксплоит обходит данную защиту. Атакующий может организовать цепочку рекурсивных отражений в память файла /proc/$pid/environ, при которой процесс 1 отражает в своё окружение файл /proc/2/environ, процесс 2 файл /proc/3/environ и т.д. Далее, если прочитать содержимое /proc/1/environ будет вызван обработчик pagefault для процесса 1, что приведёт к вызову pagefault для процесса 2 и т.д. по выстроенной цепочке до тех пор пока не переполнится стек ядра, пишет opennet.ru.

 

 

eCryptfs применяется для совершения атаки так как из-за применения шифрования не просто вызывается операция mmap, а дополнительно используется отдельный кэш страниц памяти и собственный обработчик mmap, который использует методы чтения и записи, предоставляемые низлежащей ФС, что позволяет использовать mmap для файлов, которые в обычных условиях не должны отражаться в память, например, для /proc/$pid/mem, /proc/$pid/memenviron и /proc/$pid/mem/cmdline.

В системах c suid-утилитой /sbin/mount.ecryptfs_private, например в Ubuntu, при активации шифрования для домашней директории, атака может быть совершена непривилегированным пользователям, которому предоставлена возможность создания разделов ecryptfs для своих файлов (так как /proc/$pid связан с принадлежащим пользователю процессом и директория принадлежит пользователю, ecryptfs допускает /proc/$pid в качестве источника монтирования).

Для защиты предлагается запретить любые вложенные операции с procfs, блокировать открытие файлов с f_op->mmap==NULL через ecryptfs, предоставить для ecryptfs отдельный кэш ядра, отделённый от кэша, применяемого при прямом отражении физической памяти, и вынести структуру thread_info в другое место. Соответствующие исправления уже приняты в состав ядра Linux, а также предложеныдополнительные методы защиты. Обновление ядра с устранением уязвимости уже выпущены для Ubuntu Linux, Debian и SUSE. Исправление для RHEL/CentOS 5/6 будет представлено в ближайшем обновлении (ветка 7 не подвержена проблеме).

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