Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Опубликованы PoC-коды для уязвимостей в eBPF-механизмах Linux

Минувшей осенью в eBPF-фреймворке, встроенном в ядро Linux, объявились две уязвимости, позволяющие перехватить поток управления и выполнить любой код с правами root. Решив проблему, разработчики опубликовали подробности и PoC.

Обе уязвимости связаны с обработкой пакетов, передаваемых с использованием сокетов AF_XDP. Степень угрозы в обоих случаях оценена в 7,8 балла CVSS (как высокая).

Как оказалось, при выполнении функций xsk_map_delete_elem (CVE-2024-56614) и devmap_map_delete_elem (CVE-2024-56615) может возникнуть целочисленное переполнение — ситуация, провоцирующая запись за границами буфера.

Подобная ошибка может повлечь нарушение целостности памяти и в случае эксплойта позволяет захватить контроль над ядром и выполнить вредоносный код на этом уровне. Практика показывает, что незакрытые уязвимости в eBPF также грозят внедрением руткита.

Похожая уязвимость чуть позже была найдена в ksmbd-модуле ядра Linux (CVE-2024-56626). Ее тоже пофиксили, а затем обнародовали и выложили PoC-эксплойт.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru