В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

Разработчики Git Project на днях сообщили о критической уязвимости в клиенте командной строки, Git Desktop и Atom. Эта брешь способна позволить вредоносным репозиториям удаленно выполнять команды на уязвимой машине. Проблеме был присвоен идентификатор CVE-2018-17456.

Эта уязвимость схожа с CVE-2017-1000117, которая допускает инъекцию кода. Обе эти бреши позволяют злонамеренным репозиториям создать файл .gitmodules, который будет содержать URL-адрес, начинающийся с тире.

Используя тире, атакующий может задействовать параметр -recurse-submodules, в этом случае командная строка интерпретирует URL как команду. Это может привести к удаленному выполнению кода на компьютере.

«При использовании ‘git clone --recurse-submodules’ Git парсит файл .gitmodules, передавая поле URL в качестве аргумента. Это происходит из-за использования тире в начале адреса. Благодаря этой технике киберпреступник может запустить скрипт», — объясняет специалист.

Эксперт привел пример вредоносного файла .gitmodules, его содержимое мы публикуем ниже:

[submodule "test"]
path = test
url = ssh://-oProxyCommand=touch VULNERABLE/git@github.com:/timwr/test.git

Разработчики исправили проблему с выходом версий Git v2.19.1, GitHub Desktop 1.4.2, Github Desktop 1.4.3-beta0, Atom 1.31.2 и Atom 1.32.0-beta3.

Всем пользователям настоятельно рекомендуется обновить свои версии вышеозначенных приложений.

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