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

Yandex B2B Tech объединила полнотекстовый и векторный поиск в одном запросе

Найти точный номер документа и одновременно разобраться, что пользователь имел в виду, — теперь обе задачи можно решать в YDB. Yandex B2B Tech добавила в базу данных гибридный поиск, объединяющий полнотекстовый и векторный подходы.

Как объясняют разработчики в блоге YDB, два вида поиска дополняют друг друга.

Например, в запросе о выплате по страховке номер полиса нужно найти точно, а описание страхового случая — сопоставить по смыслу, даже если в документах использованы другие формулировки.

Полнотекстовый поиск отвечает за слова, названия и коды, векторный — за смысловую близость. YDB объединяет результаты и ранжирует их внутри одного SQL-запроса.

Практический бонус для компаний: данные остаются в одной базе. Для такого сценария не нужно отдельно поддерживать поисковый движок и векторную базу, а затем следить, чтобы информация между ними не разъехалась. Индексы обновляются вместе с данными в рамках одной транзакции.

Технология рассчитана на чат-ботов, рекомендательные сервисы и ИИ-ассистентов, которым мало простого совпадения слов. Особенно когда приходится искать по технической информации, где точный код детали и человеческое описание проблемы одинаково важны.

Гибридный поиск доступен в корпоративной версии YDB 26.3 для развёртывания на собственной инфраструктуре и в облачном Managed Service for YDB.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru