Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

Более 40 популярных библиотек подвержены уязвимости десериализации в Java

В середине ноября 2015 года специалисты компании FoxGlove Security выявили опасный баг в широко распространенной библиотеке, из состава Apache Commons. Теперь компания SourceClear сообщает, что данная уязвимость затрагивает не одну библиотеку, а более 40.

По данным исследования компании SourceClear, многие библиотеки, в числе которых Apache Directory API, JMS Transport и некоторые версии Webx All-in-one Bundle, подвержены аналогичной обнаруженной в ноябре проблеме.

Ранее, основываясь на исследовании, представленном сотрудниками компании Qualcomm, специалисты FoxGlove Security продемонстрировали, что хакеры с легкостью могут воспользоваться уязвимостью для атак на Java серверы приложений, а также на любые другие продукты, в которых используется коллекция Apache Commons (в том числе Oracle WebLogic, IBM WebSphere, Red Hat’s JBoss, Jenkins и OpenNMS), сообщает xakep.ru.

Проблема заключается в том, как Java исполняет user-defined код во время десериализации объектов. Опираясь на это, исследователи FoxGlove Security сумели создать пейлоуды, с помощью которых получили shell-доступ к машинам, на которых работали уязвимые продукты.

«Это очень неприятная уязвимость, потому что это не брешь в самой Java, но баг, которому подвержены широко распространенные библиотеки, — пишет Иоганесс Ульрих (Johannes Ullrich), технический директор SANS Institute Internet Storm Center. — Провести инвентаризацию этих библиотек, которые используются в различных продуктах, крайне трудно».

Специалистам SourceClear удалось выявить баг в нижеперечисленных библиотеках. Компания советует всем разработчикам внимательно проверить свой код и библиотеки на предмет проблемы с десериализацией.

 

Имя Версия
Apache Directory API All 1.0.0-M31
Apache Directory API All 1.0.0-M32
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.0.0
Apache Jena — Fuseki Server Standalone Jar 2.3.0
flink-core 0.9.0-hadoop1
flink-core 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0
flink-shaded-include-yarn 0.9.0-milestone-1
jcaptcha-all 1.0-RC6
jcaptcha-all 1.0-RC5
Mule Core 2.1.0
Mule Core 2.1.2
JMS Transport 3.0.0-M2-20091124
JMS Transport 3.3-M1
Spring XD DIRT 1.0.3.RELEASE
Spring XD DIRT 1.0.4.RELEASE
Webx All-in-one Bundle 3.2.3
Webx All-in-one Bundle 3.0.14
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.2
hadoop-mapreduce-client-core 2.6.0
Commons BeanUtils Core 1.8.3
Commons BeanUtils Core 1.8.2
Apache Hadoop Common 2.6.2
Apache Hadoop Common 2.5.2
Commons Collections 20031027
Commons Collections 3.2.1
OpenJPA Utilities Library 2.3.0
OpenJPA Utilities Library 2.2.2
OpenJPA Kernel 2.3.0
OpenJPA Kernel 2.2.2
OpenJPA Persistence 1.2.3
JasperReports 6.2.0
JasperReports 6.0.2
Isis MetaModel 1.0.0
Isis MetaModel 1.1.0
AutoValue 1
AutoValue 1.0-rc4
Core 1.6.2
Core 1.6.1
velocity:velocity-dep 1.5-beta2
Apache Commons Collections 4
HBase — Common 0.98.9-hadoop1
HBase — Common 0.98.7-hadoop1
Apache Directory Shared LDAP 0.9.11
org.springframework:spring 2.5.6.SEC03
org.springframework:spring 2.5.6.SEC02
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 1.2.5
Apache MyFaces JSF-2.2 Core Impl 2.2.7
jung-visualization 2.0.1
jung-visualization 2
HBase — Server 0.98.10.1-hadoop2
HBase — Server 0.98.7-hadoop2
org.apache.pig pig 0.15.0
com.google.gwt gwt-dev 2.7.0
larvalabs collections 4.01
org.opensymphony.quartz quartz 1.6.1
Apache Commons BeanUtils 1.9.2
Apache Commons BeanUtils 1.9.1
Apache Crunch Core 0.13.0
JasperReports 3.5.2
JasperReports 3.5.1
ApacheDS MVCC BTree implementation 1.0.0-M7
ApacheDS All 2.0.0-M18
ApacheDS All 2.0.0-M17
ESAPI 2.1.0
ESAPI 2.0.1
OpenJPA Aggregate Jar 2.3.0
OpenJPA Aggregate Jar 2.2.2
quartz 1.6.3
quartz 1.6.0

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru