Баг крупнейших Linux-дистрибутивов позволяет получить root (эксплойт готов)

Баг крупнейших Linux-дистрибутивов позволяет получить root (эксплойт готов)

Баг крупнейших Linux-дистрибутивов позволяет получить root (эксплойт готов)

Уязвимость в компоненте Polkit pkexec, получившая идентификатор CVE-2021-4034 и имя PwnKit, затрагивает стандартные конфигурации всех крупных дистрибутивов Linux. В случае эксплуатации эта брешь позволит злоумышленнику получить полные root-права в системе.

Интересно, что PwnKit уходит корнями в самый первый релиз pkexec, который состоялся более 12 лет назад. Это значит, что абсолютно все версии Polkit содержат описанную уязвимость.

Как отметили специалисты компании Qualys, атакующие могут использовать pkexec для повышения привилегий до root. Эксплойт сработает в дефолтных конфигурациях таких дистрибутивов, как Ubuntu, Debian, Fedora и CentOS. Исследователи также считают, что брешь может угрожать и другим Linux-системам.

«Это баг повреждения памяти, позволяющий пользователю с низкими правами получить полные root-привилегии в атакуемой системе», — так описывают проблему в безопасности эксперты Qualys.

С мая 2009 года — а именно тогда вышла первая версия pkexec — уязвимость была у всех на виду, однако никто её толком не замечал. Исследователи записали процесс эксплуатации бага на видео, с которым можно ознакомиться ниже:

 

По-настоящему пугает простота эксплуатации, поэтому специалисты ожидали появления общедоступного proof-of-concept (PoC) в ближайшие дни. Они оказались почти правы, так как прошло всего несколько часов после публикации отчёта Qualys до выхода демонстрационного эксплойта.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru