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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru