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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru