Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

Найдена уязвимость удаленного выполнения кода в CouchDB

В CouchDB была обнаружена уязвимость, вызванная несоответствием между собственным парсером JSON и JSON-парсером Javascript, используемым во время проверки документа. Поскольку базы данных CouchDB открыты для доступа через интернет, эта брешь может поспособствовать эскалации привилегий и удаленному выполнению кода на большом количестве установок.

CouchDB написана на языке Erlang, но позволяет указывать сценарии проверки документов в Javascript. Эти сценарии автоматически оцениваются при создании или обновлении документа. CouchDB управляет учетными записями пользователей через специальную базу данных — _users.

Когда вы создаете или изменяете пользователя в базе данных CouchDB, сервер проверяет изменение с помощью функции Javascript validate_doc_update, чтобы удостовериться, что это не попытка сделать себя администратором, например.

«Проблема в том, что существует расхождение между JSON-парсером Javascript (используемым в скриптах проверки) и тем, что используется внутри CouchDB, называемым jiffy», — пишет эксперт, обнаруживший брешь.

Далее специалист привод куски кода для демонстрации этой разницы:

Erlang:

> jiffy:decode("{\"foo\":\"bar\", \"foo\":\"baz\"}"). 
{[{<<"foo">>,<<"bar">>},{<<"foo">>,<<"baz">>}]}

Javascript:

> JSON.parse("{\"foo\":\"bar\", \"foo\": \"baz\"}")
{foo: "baz"}

Для данного ключа парсер Erlang сохранит оба значения, а вот Javascript-парсер сохранит только последнее, что позволит обойти все соответствующие проверки ввода и создать пользователя с правами администратора.

Исследователь указывает на то, что использовать несколько парсеров для обработки одних и тех же данных не очень правильно. Он предлагает сделать все возможное, чтобы не было никаких функциональных различий между парсерами, если есть необходимость использовать несколько.

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru