Ошибка в ядре Linux позволяет удаленно провести успешную DoS-атаку

Ошибка в ядре Linux позволяет удаленно провести успешную DoS-атаку

Исследователи в области безопасности предупреждают о серьезной ошибке в ядре Linux версии 4,9 и выше. Эта уязвимость может быть использована для осуществления DoS-атак, которые могут привести к сбою в работе систем.

Об ошибке сообщили специалисты Университета Карнеги — Меллон. По их словам, новые версии ядра Linux можно заставить делать вызовы к tcp_collapse_ofo_queue() и tcp_prune_ofo_queue() для каждого входящего пакета. Это может привести к отказу в обслуживании.

Эксперты опубликовали список некоторых вендоров сетевого оборудования, производителей компьютеров, мобильных устройств и операционных систем, которые могут быть потенциально затронуты данным недостатком.

Однако специалисты подчеркивают, что точно неизвестно, влияет ли данная уязвимость на какой-либо из этих продуктов.

Учитывая, что Linux используется практически повсеместно, брешь может угрожать многим компаниям: от Amazon и Apple до Ubuntu и ZyXEL.

Теперь немного подробнее о схеме атаки — удаленный злоумышленник, используя эту брешь, может вызвать DoS, отправив специально измененные пакеты внутри текущих сеансов TCP. Для продолжительной атаки киберпреступник должен иметь непрерывные двухсторонние TCP-сеансы и открытый доступный порт.

Из-за этого условия, как отмечаю эксперты, данная атака не может осуществляться с поддельными IP-адресами.

Сама уязвимость получила идентификатор CVE-2018-5390, а Red Hat присвоила ей еще и имя — SegmentSmack.

Команда Red Hat отметила, что атакующему нужна относительно небольшая пропускная способность, чтобы поддерживать приемлемый уровень атаки.

«В худшем случае злоумышленник может вывести из строя устройство при скорости мене 2kpps (2000 пакетов в секунду)», — пишет разработчик программного обеспечения.

Системы Red Hat также оказались затронуты. Единственный способ устранить эту уязвимость — обновить свои системы, никаких обходных путей в настоящее время не существует.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru