Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

В менеджере пакетов Homebrew после аудита обнаружили 25 уязвимостей, которые могли позволить злоумышленникам выполнить вредоносный код и модифицировать сборки бинарников.

В теории эксплуатация этих брешей позволит атакующим контролировать поток CI/CD и вытащить секреты. Проблемы удалось выявить в ходе аудита кода, который провели специалисты Trail of Bits в августе 2023 года.

Ни одна из уязвимостей не получила статус критической, команда разработчиков Homebrew уже устранила 16 брешей и при этом работает над патчами ещё для трёх.

14 получили среднюю степень риска, две — низкую, семь стали просто информационными, а статус ещё двух не раскрывается.

Среди багов есть возможность изменения локального пути (path traversal), выход за пределы песочницы, недостаточные проверки, слабая криптография, возможность повышения прав и использование устаревшего кода.

«Большая поверхность API и CLI Homebrew открывает потенциальному злоумышленнику возможность для локального выполнения кода за пределами песочницы», — пишут специалисты Trail of Bits.

В отчёте (PDF) также упоминается, что у модели безопасности Homebrew нет чёткой документации, а пакеты могут использовать ряд способов для повышения своих прав.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru