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.

Авито запустит ИИ-сервис для поиска пропавших питомцев по фото

«Авито» решила подключить искусственный интеллект к задаче, где каждая минута на счету: поиску потерявшихся домашних животных. 6 июля на платформе заработает бесплатный сервис «ХвостРадар», который будет искать совпадения между фотографиями пропавших питомцев и объявлениями о найденных животных.

Принцип такой: владелец загружает фото питомца через функцию «Поиск по фото», а система анализирует изображение и сопоставляет его с объявлениями на платформе.

Алгоритм учитывает окрас, породу, форму морды, размер и другие визуальные признаки, а также геолокацию и дату публикации.

Если находится похожее объявление, пользователь может связаться с его автором через внутренний чат «Авито» или позвонить прямо в приложении. При желании можно подписаться на новые совпадения, чтобы не проверять объявления вручную каждые полчаса в режиме паники.

 

Технология создана участниками летней школы Института искусственного интеллекта AIRI и командой научно-исследовательского центра «Авито». В разработке также участвовали волонтёры, которые помогают владельцам искать пропавших животных.

В «Авито» отмечают, что уже на этапе тестирования модель показала высокую точность. Сейчас на платформе размещено более 3300 объявлений о потерянных и найденных животных, а за последний месяц владельцам удалось вернуть домой более 400 питомцев.

До конца 2026 года компания планирует расширить возможности «ХвостРадара». Среди будущих функций — поиск хозяина по фотографии найденного животного и автоматический поиск владельца для тех, кто подобрал питомца на улице.

Также «Авито» тестирует применение похожей технологии в других категориях объявлений и рассматривает возможность интеграции со сторонними сервисами.

По сути, «ХвостРадар» превращает обычную доску объявлений в умный поисковик по мордам, хвостам и лапам. И если это поможет хотя бы части животных быстрее вернуться домой, ИИ наконец-то получит вполне заслуженный плюс в карму.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru