DirtyCred: раскрыта восьмилетняя уязвимость ядра Linux

DirtyCred: раскрыта восьмилетняя уязвимость ядра Linux

DirtyCred: раскрыта восьмилетняя уязвимость ядра Linux

Специалисты раскрыли детали восьмилетней уязвимости в ядре Linux. По их словам, баг не менее опасен, чем известная всем дыра Dirty Pipe, получившая 7,8 балла по шкале CVSS и затрагивающая Unix-конвейер (pipeline).

Новая брешь называется DirtyCred (идентификатор — CVE-2022-2588), ее описали специалисты Северо-Западного университета. С помощью уязвимости злоумышленник может повысить свои права до максимального уровня.

«DirtyCred представляет собой концепцию эксплуатации на уровне ядра, которая позволяет повысить права благодаря замене непривилегированных учетных данных на привилегированные. DirtyCred использует механизм повторного использования памяти», — подчеркивают исследователи.

Потенциальная атака может развиваться в три этапа:

  1. Освобождаем с помощью эксплойта используемые непривилегированные учетные данные.
  2. Выделяем в свободной памяти привилегированные учетные данные (задействуется процесс с высокими правами вроде su, mount или sshd).
  3. Действуем в качестве пользователя с высокими привилегиями.

Новый вектор атаки, по словам специалистов, выводит принцип Dirty Pipe на новый уровень: соответствующий эксплойт может отработать на любой версии затронутого ядра.

 

«Во-первых, найденный способ эксплуатации не привязан к конкретной уязвимости, он позволяет задействовать любую подобную брешь для вектора Dirty Pipe. Во-вторых, наш метод даже может выбраться за пределы контейнера, чего не дано той же Dirty Pipe», — объясняют специалисты.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru