Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

В Deep Java Library (DJL) объявилась уязвимость, позволяющая провести атаку на Windows, macOS или Linux при загрузке ИИ-модели. Патч уже доступен, пользователям настоятельно рекомендуется обновить библиотеку машинного обучения до версии 0.31.1.

Опенсорсный фреймворк DJL используется разработчиками Java-приложений для интеграции с ИИ. Уязвимости в таких инструментах особенно опасны в условиях общего доступа к ИИ-модели, развернутой в облаке или корпоративной среде.

Проблема CVE-2025-0851 (9,8 балла CVSS) классифицируется как обход каталога, то есть представляет собой возможность записи файлов в произвольное место в системе. В появлении уязвимости повинны утилиты ZipUtils.unzip и TarUtils.untar, используемые для распаковки архивов при загрузке ИИ-моделей.

Злоумышленник может, к примеру, создать в Windows вредоносный архив, и его распаковка на платформе macOS или Linux произойдет вне рабочего каталога. Таким же образом можно провести атаку на Windows, создав архив в macOS/Linux.

Эксплойт позволяет получить удаленный доступ к системе, вставив ключ SSH в файл authorized_keys. Данная уязвимость также провоцирует межсайтовый скриптинг (XSS) через инъекцию HTML-файлов в общедоступную директорию.

Кроме того, высока вероятность атаки на цепочку поставок с целью забэкдоривания корпоративного конвейера ИИ: аналитики данных и исследователи в области ИИ зачастую загружают предобученные модели из внешних источников.

Уязвимости подвержены все выпуски DJL ниже 0.31.1. Данных о злонамеренном использовании CVE-2025-0851 пока нет. Пользователям рекомендуется установить новейшую сборку пакета и загружать архивы ИИ-моделей только из доверенных источников — таких как DJL Model Zoo.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Оператора связи оштрафовали на ₽600 тысяч за пропуск мошеннических звонков

В Санкт-Петербурге по требованию прокуратуры крупному оператору сотовой связи назначили штраф в размере 600 тыс. руб. за халатное отношение к обязанности блокировать звонки мошенников с подменных номеров.

Факт правонарушения было выявлен в ходе прокурорской проверки исполнения законодательства о связи. Имя виновника не разглашается.

Как оказалось, из-за пропущенных оператором звонков с подменой телефонного номера пострадал местный житель: мошенники путем обмана украли у него более 500 тыс. рублей.

Дело об административном правонарушении рассматривалось в рамках ч. 2 ст. 13.2.1 КоАП (неисполнение оператором связи обязанности по прекращению оказания услуг связи и/или услуг по пропуску трафика в случаях, предусмотренных законодательством РФ).

В Питере также возбуждено уголовное дело о телефонном мошенничестве. Прокуратура взяла его на контроль.

Блокировать вызовы и СМС с подменных номеров операторы обязаны согласно поправкам к закону «О связи», принятым в июле 2022 года. База номеров телефона, используемых мошенниками, доступна всем операторам, подключенным к Антифроду Роскомнадзора.

Случаи пренебрежения такими обязанностями редки — или просто не попадают в поле зрения регуляторов. Так, три года назад российскую дочку Orange наказали по максимуму по той же статье КоаП, взыскав 1 млн рублей за пропуск вызова с подменного номера.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru