Уязвимость ядра Linux позволяет обойти ограничения user namespace

Уязвимость ядра Linux позволяет обойти ограничения user namespace

Уязвимость ядра Linux позволяет обойти ограничения user namespace

В ядре Linux выявили новую проблему безопасности — уязвимость позволяет пользователю получить доступ к ресурсам вне текущего пространства имен идентификаторов, обойдя при этом защитные функции.

Брешь, получившая идентификатор CVE-2018-18955, содержится в коде трансляции uid/gid из пространства имен идентификаторов пользователей (user namespace) в основной набор идентификаторов, передает OpenNet.

Таким образом, используя прямое обращение к i-node, можно прочитать содержимое файла /etc/shadow в основном окружении при использовании общей файловой системы в контейнере.

Уязвимость затрагивает версию ядра 4.15, разработчики устранили ее с выходом версий 4.18.19, 4.19.2 и 4.20-rc2. Проблема затрагивает функцию map_write(), которая некорректно обрабатывает вложенные пространства идентификаторов пользователей, в которых используется более 5 диапазонов UID или GID.

Обратить внимание на проблему стоит пользователям дистрибутивов Ubuntu 18.04/18.10, Arch Linux и Fedorа, которые используют ядро 4.15. К счастью, уязвимость не коснулась RHEL и SUSE.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru