Обнаружена критическая уязвимость в системах виртуализации, использующих драйвер PCNET

Обнаружена критическая уязвимость в системах виртуализации, использующих драйвер PCNET

В QEMU-драйвере PCNET выявлены уязвимости (CVE-2015-7512, CVE-2015-7504), которые могут использоваться для выполнения кода злоумышленника вне гостевой системы.

Уязвимость CVE-2015-7512 проявляется на внешних сетевых интерфейсах и может быть эксплуатирована удалённо, через отправку специально оформленных сетевых пакетов к гостевой системе, для обеспечения работы которой используется виртуальный сетевой адаптер на основе драйвера PCNET, эмулирующего Ethernet-контроллер AMD PC-Net II. Проблема CVE-2015-7504 проявляется только для интерфейсов в loopback-режиме, т.е. может быть эксплуатирована локальным пользователем гостевой системы.

Проблеме подвержены Xen, KVM (qemu-kvm), VirtualBox и другие системы виртуализации, использующих компоненты QEMU. Что касается Xen, то уязвимость проявляется только для гостевых систем, работающих в режиме HVM с применением виртуального сетевого интерфейса на базе драйвера pcnet ("model=pcnet" в настройках, по умолчанию не используется). Гостевые системы, работающие в режиме паравиртуализации Xen (PV) или запускаемые на архитектуре ARM проблемам не подвержены. В случае успешной экплуатации уязвимостей, атакующий может выполнить код с правами драйверов QEMU (обычно root, а при запуске в режиме stubdomain (qemu-dm) под отдельным изолированным непривилегированным пользователем), пишет opennet.ru.

Первая уязвимость CVE-2015-7512 вызвана ошибкой в коде проверки размера полученных данных, что может привести к записи в буфер блока, превышающего размер выделенной памяти. Условием проявления уязвимости является установка внутри гостевой системы лимита на размер MTU, превышающего параметры хост-системы. Вторая уязвимость CVE-2015-7504 связана с некорректным добавлением кода CRC к буферу с принятыми данными и может быть использовано для записи 4-байтового значения CRC за границу буфера, что позволяет переписать следующий за буфером указатель 's->irq'.

Для оперативного устранения проблемы в QEMU подготовлены патчи (CVE-2015-7512, CVE-2015-7504). Обновления пакетов с устранением уязвимости для дистрибутивов пока не выпущены. Оценить появление обновлений в других дистрибутивах можно на следующих страницах: RHEL, Ubuntu, Debian, CentOS, Fedora, openSUSE, SLES, Gentoo, FreeBSD, NetBSD. 

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru