На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

Исследователи поделились техническими деталями опасной (7,5 балла по шкале CVSS) уязвимости под идентификатором CVE-2024-36972, затрагивающей ядро операционной системы Linux. Демонстрационный эксплойт (PoC) также доступен всем желающим.

В случае использования этой бреши в атаках злоумышленники смогут привести к сбою в работе ядра, повысить свои права в системе и выбраться за пределы контейнера.

Проблема нашлась в компоненте af_unix, который участвует в работе сокетов домена Unix и обеспечивает межпроцессное взаимодействие в пределах одного устройства.

В частности, уязвимость затрагивает функцию unix_gc(), отвечающую за сбор мусорных данных в сокетах. Баг приводит к так называемому «состоянию гонки» при отправке новых сообщений MSG_OOB и вызову queue_oob(), что выливается в апдейте unix_sk(sk)->oob_skb.

Такого рода параллельная операция может привести к повреждению памяти из-за двойного освобождения. Уязвимость присутствует в следующих версиях ядра:

  • v6.8 to v6.9;
  • v5.15.147;
  • v6.1.78;
  • v6.6.17.

Брешь описали в коммите под номером 1279f9d9d и устранили в 9841991a4. На GitHub доступен PoC.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru