Версии ядра Linux до 5.0.8 позволяют удаленно выполнить код

Версии ядра Linux до 5.0.8 позволяют удаленно выполнить код

Версии ядра Linux до 5.0.8 позволяют удаленно выполнить код

Дистрибутивы Linux, работающие на версиях ядра до 5.0.8 затронуты уязвимостью типа «состояние гонки» (race condition), что позволяет злоумышленникам удаленно атаковать устройство. Проблема получила идентификатор CVE-2019-11815, ее может использовать не прошедший аутентификацию атакующий, при этом никакого взаимодействия с пользователем не требуется.

Брешь была найдена в имплементации TCP/IP ядра Linux rds_tcp_kill_sock. Предполагаемый атакующий может вызвать состояние «отказ в обслуживании» (denial-of-service, DoS) и даже удаленно выполнить код на затронутых Linux-компьютерах.

Атаку можно произвести с помощью специально созданных TCP-пакетов, которые злоумышленник отправит уязвимым боксам Linux. Вследствие этого появляется ошибка use-after-free, которая позволяет атакующему удаленно выполнить код.

Уязвимость получила 8,1 баллов по шкале NIST NVD.

Разработчики ядра Linux выпустили соответствующий патч — в версии 5.0.8, выпущенной 17 апреля, этой уязвимости больше нет.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru