Уязвимость 0-day в сетевой подсистеме Linux грозит крахом ядра

Уязвимость 0-day в сетевой подсистеме Linux грозит крахом ядра

Уязвимость 0-day в сетевой подсистеме Linux грозит крахом ядра

Обнародованы детали уязвимости в ядре Linux, позволяющей вызвать отказ системы (DoS) через отправку специально созданных пакетов IPv6. Попытки разработчиков создать полноценный патч пока не увенчались успехом.

Проблема, выявленная в реализации RPL и зарегистрированная как CVE-2023-2156, проявляется при включении этой опции (в дистрибутивах по умолчанию неактивна). Данный протокол маршрутизации используется в основном на встраиваемых устройствах, работающих в беспроводных сетях с большой потерей пакетов.

Причиной появления уязвимости является некорректная обработка пользовательского ввода. Ошибка в коде открыла возможность спровоцировать сбой проверочного утверждения и как результат панику ядра; степень опасности угрозы оценена в 7,5 балла по шкале CVSS.

Уязвимости подвержены версии Linux 5.10 и выше. Согласно статистике ФСТЭК России по переходу отечественного Linux-софта на ядро 5.10, выявленная проблема затрагивает «Альт 8 СП», «Ред ОС», «ОСнова» и, возможно, Astra Linux.

Эксперт Макс Ван Амеронген (Max Van Amerongen) отправил разработчикам отчет о своей находке (через Zero Day Initiative компании Trend Micro) ещё в январе 2022 года. За истекший срок проблему трижды пытались устранить, однако патч каждый раз оказывался неполным.

В качестве временной меры защиты от эксплойта ZDI советует ограничить взаимодействие с соответствующим приложением. Проверить активность RPL можно с помощью следующей команды:

sysctl -a | grep -i rpl_seg_enabled

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru