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.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru