Новая уязвимость повышения привилегий затрагивает Red Hat и CentOS

Новая уязвимость повышения привилегий затрагивает Red Hat и CentOS

Новая уязвимость повышения привилегий затрагивает Red Hat и CentOS

Специалисты ИБ-компании Qualys Research Labs опубликовали детали и PoC-код, доказывающий наличие уязвимости в ядре Linux, которая затрагивает дистрибутивы CentOS и Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Проблема получила имя «Mutagen Astronomy» и идентификатор CVE-2018-14634, с ее помочью атакующий может локально повысить свои привилегии.

Это такой тип уязвимости, который требует, чтобы злоумышленник уже находился в системе. Однако от этого брешь не менее опасна, так как может позволить киберпреступнику получить root-доступ и полный контроль над атакованной системой.

Согласно экспертам Qualys, баг присутствует в функции create_elf_tables() ядра Linux. Грамотно созданный эксплойт может способствовать переполнению буфера и позволить выполнить вредоносный код с правами root.

«Несмотря на то, что технически все ядра Linux уязвимы, недостаток частично устраняет патч, которому уже год. Однако патч не распространялся на Red Hat Enterprise Linux и CentOS, следовательно, они уязвимы», — заявил представитель Qualys.

В своем официальном заявлении команда Red Hat подтвердила наличие проблемы — уязвимы версии Red Hat Enterprise Linux 6, 7 и Red Hat Enterprise MRG 2. Разработчики обещают устранить брешь с выходом следующего патча.

Пока не вышел патч, команда опубликовала небольшую инструкцию, как снизить риск эксплуатации этого бага.

А исследователи Qualys опубликовали подробный отчет об уязвимости вместе с PoC-кодом.

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