В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

В JavaScript-библиотеке и песочнице vm2 нашли критическую уязвимость

Исследователи из компании Oxeye обнаружили критическую уязвимость в популярной JavaScript-библиотеке vm2. Брешь получила имя “SandBreak“ и 10 баллов по шкале CVSS. Специалистам по кибербезопасности, использующим vm2, стоит незамедлительно пропатчить библиотеку.

Библиотека vm2 является наиболее популярной JavaScript-песочницей, которую за один месяц скачивают 16,5 млн раз. Она предоставляет фреймворк для тестов, с помощью которого можно запускать подозрительный код в одном процессе.

Эту тестовую среду используют миллионы разработчиков, поскольку она обеспечивает полный контроль над выводом консоли песочницы. Задействовавшие vm2 девелоперы также получают возможность ограничить доступ к определённым встроенным модулям и методам вызова.

Команда исследователей из Oxeye выявила в vm2 критическую уязвимость, которая может привести к обходу песочницы и удалённому выполнению кода. Авторам проекта сразу же сообщили о проблеме, после чего те выпустили патч с версией 3.9.11. GitHub также опубликовал своё уведомление, в котором приводится идентификатор уязвимости — CVE-2022-36067.

Если условному атакующему удастся использовать эксплойт, он сможет обойти среду vm2 и запустить шелл-команды на хосте. Именно поэтому не стоит пренебрегать советами пропатчить SandBreak как можно скорее.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru