В libcurl обнаружен баг, приводящий к утечке данных аутентификации

В libcurl обнаружен баг, приводящий к утечке данных аутентификации

В libcurl обнаружен баг, приводящий к утечке данных аутентификации

Если вы используете libcurl, инструмент командной строки и библиотеку для передачи данных с URL-адресами, рекомендуется обновиться. В libcurl обнаружили несколько недостатков, один из которых приводит к утечке данных аутентификации.

В официальном сообщении говорится, что библиотека может раскрыть данные аутентификации третьим лицам, проблема существует из-за того, как libcurl обрабатывает специальные заголовки в HTTP-запросах.

«При запросе на отправку заголовков в HTTP-запросах libcurl сначала отправит их на хост в исходном URL-адресе, кроме того, если это будет редирект с кодом HTTP-ответа 30X, данные будут отправлены на адрес, указанный в разделе “Location:”», — пишут специалисты.

Таким образом, приложения могут раскрыть учетные данные, либо данные, «которые могут позволить другим пользователям замаскироваться под запрос клиента libcurl».

Проблема получила идентификатор CVE-2018-1000007, утверждается, что она существует с версий, даже более ранних, чем curl 6.0, то есть где-то с сентября 1999.

Пользователям необходимо обновиться до curl 7.58.0. Если будет необходимо передать заголовок другим хостам, нужно использовать флаг --location-trusted.

Еще одна ошибка, CVE-2018-1000005, способна привести к сбою в работе libcurl. Однако она затрагивает только версии с 7.49.0 по 7.57.0.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru