В ядре Linux выявлена локальная уязвимость, которая может привести к выполнению кода с правами ядра

В ядре Linux выявлена локальная уязвимость

Появились сведения об обнаружении в ядре Linux уязвимости (CVE-2013-0871) в подсистеме PTRACE, которая может быть использована локальным злоумышленником для выполнения кода на уровне ядра. Для демонстрации возможности эксплуатации уязвимости представлен прототип эксплоита для явной работы которого требуется внесение небольшого изменения в ядро, упрощающего проявление эффекта гонки при вызове ptrace с параметром PTRACE_SETREGS.

Насколько реально в обычных условиях эксплуатировать проблему и какие обстоятельства могут тому способствовать пока не ясно, возможность атаки пока рассматривается лишь в теории. Тем не менее, не исключается, что данная проблема является одной из самых опасных уязвимостей в ядре за последние несколько лет, пишет opennet.ru.

Если в основной ветке ядра проблема молча исправлена почти месяц назад, то для ядер из состава многих дистрибутивов проблема может иметь характер неисправленной 0-day уязвимости. Из неясных пока моментов также отмечается степень подверженности проблеме различных аппаратных архитектур (на данный момент известно, что архитектура x86_64 проблеме подвержена). 

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru