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.

В R-Vision SGRC появилась возможность управления операционными рисками

R-Vision сообщила о расширении функциональности системы R-Vision SGRC. В обновлённой версии добавлены новые инструменты для управления рисками информационной безопасности и операционными рисками в целом. Новый функционал ориентирован прежде всего на организации с высокой регуляторной нагрузкой — банки, страховые и другие финансовые компании.

Для них управление рисками напрямую связано с устойчивостью бизнеса и выполнением требований регуляторов. Впервые обновлённую версию продукта представят на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах».

В основе изменений — подход, при котором каждый риск рассматривается как отдельный объект со своим жизненным циклом. Он фиксируется в момент выявления и обрабатывается индивидуально: с собственным воркфлоу, ответственными и сроками.

Такой механизм не зависит от общего цикла периодического пересмотра и позволяет выстраивать непрерывную работу с рисками. Если меняются исходные параметры или статус мероприятий по их снижению, система инициирует переоценку и направляет риск на дополнительный анализ.

При анализе система автоматически дополняет данные бизнес-контекстом, доступным в организации. Например, учитывается ценность актива и его роль в бизнес-процессах. Это реализовано через интеграции со смежными информационными системами и должно помочь более точно оценивать приоритеты.

Для упрощения запуска предусмотрены преднастроенный воркфлоу и типовая методика оценки операционных рисков, разработанная R-Vision. При необходимости её можно адаптировать под требования конкретной компании или создать собственную методику с помощью встроенного конструктора.

По сути, с расширением функциональности R-Vision SGRC выходит за рамки исключительно ИБ-рисков и становится инструментом для комплексного управления рисками на уровне всей организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru