В Oracle Solaris обнаружена 10-летняя уязвимость уровня ядра

В Oracle Solaris обнаружена 10-летняя уязвимость уровня ядра

В Oracle Solaris обнаружена 10-летняя уязвимость уровня ядра

Компонент Availability Suite Service в версиях Oracle Solaris 10 и 11.3 затрагивает уязвимость повышения привилегий на уровне ядра. Обнаружившие брешь эксперты из Trustwave присвоили ей идентификатор CVE-2018-2892.

Этот недостаток может быть использован удаленным злоумышленником, не прошедшим процесс аутентификации, для выполнения кода с повышенными привилегиями.

«Я ядре Oracle Solaris AVS присутствует уязвимость, позволяющая выполнить произвольный код и повысить привилегии в системе», — гласит опубликованный Trustwave отчет.

«Проблема связана с ошибкой подписи при проверке границ “SDBC_TEST_INIT”, отправленного на устройство “/dev/sdbc”. В результате вызывается copyin() с управляемым указателем адреса и длиной, что облегчает перезапись произвольной памяти ядра, следовательно, позволяет выполнить произвольный код в контексте ядра».

Оказывается, этой уязвимости уже более 10 лет — впервые она была обнаружена в 2007 году, а ее технические подробности были публично раскрыты два года спустя, в 2009, на ИБ-конференции CanSecWest.

По словам экспертов, эксплойт, используемый для этого недостатка, практически идентичен тому, что был разработан еще в 2007 году. Специалисты полагают, что баг все еще присутствует по причине введения дополнительного кода, используемого для целей тестирования.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru