INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

Около двух лет назад Брайдон Фуллер, разработчик протокола Bitcoin, обнаружил опасную INVDoS-уязвимость, затрагивающую сразу три имплементации Bitcoin: Litecoin, Namecoin и Decred. Фуллер долго скрывал информацию о проблеме, чтобы не спровоцировать попытки эксплуатации, однако теперь подробности стали доступны общественности.

INVDoS-брешь отслеживается под идентификатором CVE-2018-17145, она угрожает тем цифровым валютам, которые задействуют старые версии Bitcoin Core.

Как выяснил Фуллер, атакующий мог использовать вредоносную Bitcoin-транзакцию, которая бы при обработке нодами блокчейна привела к неконтролируемому расходу памяти — другими словами, вызвала бы DoS.

«С помощью уязвимости атакующий мог вызвать состояние отказа в обслуживании. Эта атака сработала бы против большинства нод Bitcoin, Litecoin, Namecoin и Decred», — пишет специалист в отчёте (PDF).

Проблема безопасности затрагивает Bitcoin Core версии 0.16.0, Bitcoin Core версии 0.16.1, Bitcoin Knots версии 0.16.0, а также все бета-версии Bcoin. А патчи вышли с релизом Bitcoin Core v0.16.2+, Bitcoin Knots v0.16.2+, Bcoin v1.0.2+, Btcd v0.21.0-beta+, Litecoin Core v0.16.2+, Namecoin v0.16.2+ и Dcrd v1.5.2+.

К счастью, Фуллер и другие специалисты не встречали подобные сценарии эксплуатации в реальных атаках.

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