Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Разработчики Apache Software Foundation (ASF) выпустили новую серию патчей, которые должны справиться с уязвимостью в Apache Log4j, допускающей удалённое выполнение кода. Фактически это уже пятая брешь, выявленная в популярном инструменте для логирования.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2021-44832 и 6,6 балла по шкале CVSS. Согласно опубликованной информации, этот баг затрагивает версии фреймворка от 2.0-alpha7 до 2.17.0.

Представители ASF рекомендуют обновить версию Log4j, объясняя, что атакующие могут создать вредоносный файл конфигурации с помощью JDBC Appender. Для этого у злоумышленников должны быть права на модификацию этого файла.

ASF не отметила экспертов, обнаруживших эту проблему, однако Янив Низри из Checkmarx заявил, что именно он выявил баг и сообщил о нём 27 декабря. Также Низри подчеркнул, что использовать CVE-2021-44832 в атаке куда сложнее, чем изначальную дыру — CVE-2021-44228.

Напомним, что в середине месяца стало известно о второй уязвимости в Log4j — возможности обхода первого патча. На следующий день специалисты начали говорить о третьем баге и параллельной эксплуатации второго.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru