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.

Авито и BI.ZONE ускорили блокировку фишинговых сайтов на четверть

«Авито» совместно с BI.ZONE Brand Protection сообщают об улучшении механизмов борьбы с фишинговыми сайтами и другими схемами, направленными против пользователей платформы. За последние пять лет компании сократили количество подобных ресурсов на 85% и ускорили их блокировку примерно на четверть.

Что делают совместные команды:

  • выявляют и блокируют фишинговые сайты;
  • мониторят мошеннические схемы на теневых ресурсах;
  • контролируют сохранность персональных данных клиентов и сотрудников;
  • отслеживают утечки токенов и секретов на открытых dev-платформах;
  • противостоят атакам с использованием зловредов.

По данным компаний, в последние годы был улучшен процесс проверки доменов и алгоритмы поиска нелегитимной активности. Это позволило быстрее находить и блокировать ресурсы, созданные злоумышленниками для обмана пользователей.

В «Авито» отмечают, что главной целью остаётся повышение безопасности сервиса, а в BI.ZONE подчёркивают, что мошенники активно используют социальную инженерию и постоянно меняют подходы. Поэтому методы детекции и блокировки приходится регулярно адаптировать.

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