В инструменте АНБ Ghidra найдена RCE-уязвимость

В инструменте АНБ Ghidra найдена RCE-уязвимость

В инструменте АНБ Ghidra найдена RCE-уязвимость

Исследователи в области безопасности предупреждают, что недавно опубликованный АНБ инструмент для обратного инжиниринга, получивший название Ghidra, содержит уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код.

Сама уязвимость представляет сбой известную проблему внешних сущностей XML (XML external entity, XXE). Согласно сообщению на GitHub, злоумышленник может использовать ее, заставив жертву открыть специально созданный вредоносный проект.

Алгоритм эксплуатации в этом случае выглядит так:

  • Злоумышленник создает проект и закрывает его.
  • Затем помещает XXE-пейлоад в любой из файлов XML, расположенных в директории проекта.
  • Как только проект открывается пользователем, вредоносная нагрузка выполняется.

По словам эксперта под псевдонимом «sghctoma», обнаружившего этот баг, атаковать пользователя можно и с помощью файлов .gar.

Наличие бреши в Ghidra прокомментировали и специалисты компании Tencent Security:

«Основываясь на нашем прошлом исследовании, можно сделать вывод, что атакующий может использовать особенности Java, а также уязвимости в протоколе NTLM в системах Windows. Грамотное использование этих инструментов позволит удаленно выполнить код».

В начале марта мы писали, что Агентство национальной безопасности (АНБ) США выпустило бесплатный кроссплатформенный инструмент под названием Ghidra, предназначенный для обратного инжиниринга. АНБ планирует в ближайшее время опубликовать исходный код Ghidra на GitHub.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru