Уязвимость в Linux Netfilter позволяет выполнить код на уровне ядра

Уязвимость в Linux Netfilter позволяет выполнить код на уровне ядра

Уязвимость в Linux Netfilter позволяет выполнить код на уровне ядра

В подсистеме Netfilter ядра Linux выявлена уязвимость, позволяющая локальному пользователю повысить привилегии и выполнить произвольный код, выйти за пределы контейнера или вызвать в системе состояние отказа в обслуживании (DoS).

Проблема CVE-2022-25636 (7,8 балла CVSS) классифицируется как запись за границами буфера в куче. Опасная ошибка возникает при выполнении функции nft_fwd_dup_netdev_offload, отвечающей за настройку правил пакетного фильтра и проверку поддержки аппаратного ускорения обработки пакетов (offload).

Уязвимости подвержены версии ядра Linux с 5.4 по 5.6.10. Патч уже создан, но корректирующие выпуски ядра пока не появились. Списки затронутых пакетов в дистрибутивах с указанием статуса опубликованы на сайтах Red Hat, Ubuntu и SUSE.

Как оказалось, в Ubuntu новую дыру оперативно залатали, притом одновременно с Dirty Pipe (CVE-2022-0847). Эта раскрытая в начале марта уязвимость тоже позволяет локально повысить привилегии и грозит захватом контроля над системой.

Два дня назад автор новой находки в ядре Linux раскрыл подробности CVE-2022-25636 и рассказал, как ему удалось создать PoC-код, который подходит и для сетевых устройств, не поддерживающих offload. Исследователь также отметил, что пока он готовил блог-запись, на GitHub появился похожий эксплойт, но проверить работоспособность чужого инструмента он не успел.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru