Уязвимость в Dnsmasq позволяет удалённо выполнить код атакующего

Уязвимость в Dnsmasq позволяет удалённо выполнить код атакующего

Уязвимость в Dnsmasq позволяет удалённо выполнить код атакующего

Компания Google опубликовала результаты аудита кодовой базы пакета Dnsmasq, объединяющего кэширующий DNS-резолвер и сервер DHCP. В итоге было выявлено 7 уязвимостей, из которых 3 могут привести к выполнению кода атакующего при обработке специально оформленных запросов DNS и DHCP.

Для всех уязвимостей подготовлены работающие прототипы эксплоитов. Разработчикам Dnsmasq переданы патчи для устранения уязвимостей, а также реализация уровня sandbox-изоляции на базе seccomp-bpf, которая позволит создать дополнительный бастион защиты, пишет opennet.ru.

Выявленные уязвимости:

  • CVE-2017-14491 - переполнение кучи в коде формирования DNS-ответов. В версиях Dnsmasq 2.76 и 2.77 возможно лишь двухбайтовое переполнение, но в выпусках до 2.76 такого ограничения нет. Добившись обработки в dnsmasq специально оформленных DNS-пакетов (например, если клиент попытается выполнить резолвинг домена, размещённом на подконтрольном злоумышленнику DNS-сервере), атакующий может добиться выполнения своего кода на сервере. Компания Red Hat присвоила уязвимости наивысший критический уровень опасности. Наиболее вероятными мишенями для совершения атаки могут стать внутренние и публичные сети с резолвером на основе Dnsmasq, например, сети Wi-Fi с точками доступа на базе дистрибутивов LEDE и OpenWRT, в которых используется Dnsmasq. При этом вектор атак не ограничивается локальными сетями, по данным сервиса Shodan в сети присутствует более миллиона хостов, предоставляющих доступ к резолверу на базе Dnsmasq.
  • CVE-2017-14492 - переполнение буфера в коде обработки анонсов маршрутизатора IPv6 (RA, Router Advertisement). Атакующий в локальном сегменте сети может отправить специально оформленный анонс RA к dnsmasq и инициировать выполнение своего кода. Уязвимость проявляется только в конфигурациях с DHCP, в которых активна одна из следующих опций: enable-ra, ra-only, slaac, ra-names, ra-advrouter или ra-stateless;
  • CVE-2017-14493 - переполнение стека в коде DHCPv6, которое может привести к выполнению кода через отправку в локальной сети специально оформленного запроса DHCPv6;
  • CVE-2017-14494 - утечка информации из памяти процесса dnsmasq. Атакующий в локальной сети может отправить специальной оформленный пакет DHCPv6, в пакете с ответом на который будет содержаться часть памяти процесса, которая потенциально может содержать конфиденциальные данные;
  • CVE-2017-14495 - утечка памяти в коде EDNS0. Атакущий может через отправку серии DNS-запросов вызвать исчерпание доступной процессу памяти. Проблема проявляется только при использовании опций add-mac, add-cpe-id или add-subnet;
  • CVE-2017-14496 - целочисленное переполнение в коде EDNS0, приводящее к чтению данных из областей вне границ буфера. Через отправку специально оформленных запросов DNS можно вызвать крах процесса dnsmasq. Проблема проявляется только при использовании опций add-mac, add-cpe-id или add-subnet.

Проблемы устранены в выпуске Dnsmasq 2.78. Обновления уже выпущены для RHEL, Ubuntu, Arch Linux, Fedora и FreeBSD. Исправления также вошли в состав октябрьского обновления платформы Android. Обновления пока недоступны для Debian, SUSE, openSUSE, OpenWRT и LEDE.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru