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.

Психологический тест с сюрпризом: хакеры атакуют госсектор через BusySnake

Психологический тест в письме может оказаться не заботой о ментальном здоровье, а входным билетом для стилера. Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили активную вредоносную кампанию, нацеленную на государственный и электроэнергетический секторы России, Казахстана и Бразилии.

По данным исследователей, за атаками может стоять ранее не упоминавшаяся группировка Armored Likho.

Злоумышленники используют новый стилер BusySnake, который крадет данные с зараженных Windows-устройств, делает скриншоты, вытаскивает пароли из браузеров и отправляет конфиденциальные файлы на командный сервер.

Основной способ заражения — фишинговые письма с архивами. Легенды меняются: где-то жертве предлагают пройти психологический тест, где-то — оформить заявку на гуманитарную помощь. Названия архивов подгоняются под тему письма, чтобы всё выглядело убедительнее.

 

После запуска содержимого на экране может открыться приложение-приманка с опросом или документ, соответствующий легенде. Пока пользователь смотрит на психологию или помощь, в фоне запускается многоэтапная цепочка загрузки, которая приводит к установке BusySnake.

Сам стилер написан на Python и уже существует в нескольких версиях. Он умеет красть данные из буфера обмена, перехватывать пароли из Firefox и Chromium-браузеров, похищать cookie через отдельный модуль и собирать файлы с устройства. В коде также предусмотрены механизмы, которые мешают обнаружению и усложняют анализ.

Любопытная деталь: загрузчики, через которые BusySnake попадает на устройство, судя по анализу кода, могли быть сгенерированы с помощью ИИ. Исследователи отмечают характерные избыточные комментарии и блоки кода.

В «Лаборатории Касперского» считают, что Armored Likho совмещает кибершпионаж против организаций с финансово мотивированными атаками на частных пользователей. Группировка развивает инструменты и встраивает в них функции, которые раньше использовала отдельно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru