Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Обнаружено множество уязвимостей в популярных Ethereum-клиентах

Эксперты Cisco Talos обнаружили наличие множества уязвимостей в клиентах Ethereum CPP и Parity. Эти бреши потенциально могут стать причиной утечки конфиденциальных данных.

Исследователи классифицируют уязвимости следующим образом:

  • TALOS-2017-0503/CVE-2017-14457 — приводит к отказу в обслуживании и утечки памяти в libevm.
  • TALOS-2017-0508/CVE-2017-14460 — представляет собой проблему в чрезмерно либеральной политике белого списка в клиенте Parity. Этот недостаток может стать причиной утечки конфиденциальных данных существующих учетных записей, сетевых конфигураций и настроек Parity.
  • TALOS-2017-0464 - TALOS-2017-0471/CVE-2017-12112 - CVE-2017-12119 — множественные уязвимости обхода авторизации, которые злоумышленник может использовать для доступа к функциям, зарезервированным только для пользователей с правами администратора без каких-либо учетных данных.
  • TALOS-2017-0471/CVE-2017-12119 — уязвимость отказа в обслуживании в реализации CPP-Ethereum JSON-RPC. Специально созданный запрос json может привести к отказу в обслуживании.

Подробнее с отчетом Talos можно ознакомиться здесь.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru