Уязвимости в драйвере ozwpan, позволяющие удалённо вызвать крах ядра Linux

Уязвимости в драйвере ozwpan, позволяющие удалённо вызвать крах ядра Linux

В поставляемом в составе ядра Linux драйвере ozwpan выявлено пять уязвимостей, четыре из которых позволяют инициировать крах или зацикливание ядра через отправку специально оформленных пакетов (packet-of-death).

Первая и вторая проблемы связаны с выходом за границы буфера из-за некорректной обработки знаковых целых чисел, третья проблема вызвана условиями при которых выполняется деление на ноль, четвёртая проблема приводит к бесконечному зацикливанию, пятая проблема вызвана возможности чтения из областей вне границ выделенного буфера. Для демонстрации проявления уязвимостей подготовлены прототипы эксплоитов, пишет opennet.ru.

Опасность выявленных уязвимостей компенсирует достаточно специфичный характер драйвера ozwpan, который используется в редких случаях и имеет статус экспериментального (staging), а также необходимость отправки пакетов на канальном уровне в рамках одного сегмента локальной сети. Драйвер ozwpan предоставляет реализацию хост контроллера USB, в которой вместо физического подключения устройства, взаимодействие с периферией осуществляется через Wi-Fi. Драйвер может быть сопряжён с существующими беспроводными устройствами, совместимыми с технологией Ozmo Devices (Wi-Fi Direct). Метод работы сводится к преобразованию USB-команд в протокол второго уровня сетевой модели с последующей передачей в форме пакетов c типом (ethertype) 0x892e. Драйвер принимает такие пакеты, разбирает их и преобразует в функциональность USB.

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