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.

Подпишитесь на новости

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru