В ядре Linux выявлена локальная 0-day уязвимость

В ядре Linux выявлена локальная 0-day уязвимость

В ядре Linux обнаружена ранее неизвестная 0-day уязвимость (CVE-2013-2094), позволяющая получить root-доступ произвольному пользователю. Проблему усложняет то, что ошибка существовала на протяжении последних 2-3 лет и присутствует во всех ядрах, начиная с 2.6.37 и включая 3.8.8 (ядра 3.9.x проблеме не подвержены).

Уязвимость вызвана ошибкой в коде подсистемы PERF_EVENTS, которая должна быть активирована для успешной эксплуатации уязвимости (в большинстве дистрибутивов ядро собрано с поддержкой PERF_EVENTS). Пользователи RHEL 6 и CentOS 6, несмотря на использование ядра 2.6.32, не застрахованы от данной ошибки - проблемный код был успешно бэкпортирван Red Hat в пакет с ядром, поставляемом в RHEL, сообщает opennet.ru.

Патч с устранением проблемы был принят в состав ядра 3.8.9 в апреле, без уведомления о том, что он связан с устранением уязвимости. В дистрибутивах уязвимость пока остаётся неисправленной. Статус выхода исправлений для популярных систем можно отследить на следующих страницах: Gentoo, Mandriva,openSUSE, CentOS, Fedora, RHEL, Ubuntu, Debian.

Эксплоит уже доступен публично.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru