Критическая удалённая уязвимость в Samba, открывающая root-доступ к серверу

Критическая удалённая уязвимость в Samba, открывающая root-доступ к серверу

Во внеплановых выпусках Samba 4.1.17, 4.0.25 и 3.6.25 устранена критическая уязвимость (CVE-2015-0240), которую можно использовать для инициирования выполнения кода на стороне сервера. Опасность проблемы усугубляется тем, что уязвимость может быть экспулатирована без проведения аутентификации - для осуществления атаки достаточно отправить несколько специально оформленных анонимных netlogon-пакетов на сетевой порт SMB/CIFS-сервера.

Так как демон smbd по умолчанию выполняется с правами root, то в случае успешной атаки злоумышленник может получить root-доступ к серверу.

Проблема затрагивает все версии Samba с 3.5.0 по 4.2.0rc4. Рабочий эксплоит пока не создан, но сотрудники Red Hat положительно оценивают возможность его создания и достаточно подробно описали возможный алгоритм экплуатации. Всем пользователям Samba рекомендуется в экстренном порядке провести обновление до представленных корректирующих выпусков. Для уже не поддерживаемых веток Samba подготовлены патчи. Пользователи Samba 4 могут защититься от атаки обходным путём, отключив netlogon в настройках ("rpc_server:netlogon=disabled" в секции "[global]" smb.conf). Проблему выявили и сообщили разработчикам samba работники группы MSVR (Microsoft Vulnerability Research), пишет opennet.ru.

Пакеты с устранением уязвимости доступны для Red Hat Enterprise Linux, CentOS, Debian, Ubuntu, openSUSE, ALT Linux, FreeBSD. Проследить за выходом обновлений для других популярных дистрибутивов можно на данных страницах: Gentoo, Slackware, Fedora.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru