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.

ИИ-контент в России предложили маркировать добровольно

В России готовят правила для маркировки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Но без обязательной плашки позора: пользователь сам будет решать, указывать ли, что картинка, видео или аудио сделаны нейросетью.

Такие положения вошли в законопроект о поддержке развития ИИ-технологий, который правительство внесло в Госдуму. Об этом РИА Новости сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко.

Согласно документу, сервисы на базе больших ИИ-моделей должны будут дать пользователям техническую возможность маркировать созданные с их помощью аудио-, фото- и видеоматериалы.

Аналогичная обязанность появится и у владельцев соцсетей: они должны предусмотреть инструмент для размещения предупреждения об искусственном происхождении контента.

Но важный момент: маркировка будет добровольной. Законопроект не заставляет пользователей обязательно ставить предупреждение на каждый сгенерированный ролик, картинку или аудиофайл. Решение останется за автором.

В аппарате Григоренко объясняют это попыткой сформировать культуру честного взаимодействия с ИИ-контентом. Особенно такая маркировка может быть полезна в рекламе, образовании и массовых коммуникациях — там, где синтетический контент легко может ввести аудиторию в заблуждение.

При этом перед внесением в Госдуму законопроект заметно доработали с учетом замечаний бизнеса. Из него убрали обязательный контроль маркировки ИИ-контента для соцсетей и маркетплейсов. Причина практичная: надежных, массово доступных и недорогих инструментов для автоматического выявления генеративного контента пока просто нет.

Судя по всему, пока ставка делается не на жесткий контроль, а на добровольную прозрачность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru