В ядре Linux устранена 0-day уязвимость Dirty COW

В ядре Linux устранена 0-day уязвимость Dirty COW

В ядре Linux устранена 0-day уязвимость Dirty COW

Согласно официальным данным, опубликованным вечером 20 октября 2016 года, уязвимость CVE-2016-5195, получившая имя Dirty COW, существовала в ядре Linux начиная с версии 2.6.22, то есть с 2007 года. Нет никаких доказательств того, что злоумышленники знали о баге давно и пользовались им все эти годы. <--break->

Однако исследователь Фил Остер (Phil Oester), обнаруживший проблему, уже уведомил RedHat о том, что недавно эксплоит для данной уязвимости был использован в ходе реальных атак. В интервью V3 исследователь подчеркнул, что для атак на уязвимость используется полноценный и опасный эксплоит.

Согласно официальным данным, проблема связана с тем, как подсистема памяти ядра работает с механизмом copy-on-write (COW). Эксплуатируя баг можно спровоцировать так называемое состояние гонки. В итоге неавторизованный локальный пользователь сможет получить доступ к memory mappings с правом записи, тогда как в нормальной ситуации доступ должен ограничивать только чтением (read-only).

Подробное техническое описание найденной уязвимости можно найти здесь, здесь и здесь. Также исследователи, нашедшие баг, решили пошутить надо всеми «именными уязвимостями» в целом, поэтому у Dirty COW есть официальное лого, собственный аккаунт твиттер, сайт и даже собственный магазин, где продаются футболки, кружки, сумки для ноутбуков и другая мелочевка, оцененная в тысячи или десятки тысяч долларов, пишет xakep.ru.

Несмотря на то, что Dirty COW — это даже не RCE-уязвимость, многие эксперты всерьез обеспокоены. Во-первых, уязвимость была обнаружена в самом ядре Linux и, хуже того, в такой его части, которая присутствует в составе любых дистрибутивов почти десять лет. Во-вторых, создать эксплоит для Dirty COW, по словам экспертов, совсем нетрудно.  В-третьих, проблему уже эксплуатирую злоумышленники.

«Как заметил Линус [Торвальдс] в своем коммите, этот древний баг живет в ядре уже много лет. Всем пользователям Linux стоит отнестись к проблеме серьезно и установить патч как можно быстрее», — пишет Остер.

" />

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