В KeePass досрочно закрыли возможность получения мастер-пароля из памяти

В KeePass досрочно закрыли возможность получения мастер-пароля из памяти

В KeePass досрочно закрыли возможность получения мастер-пароля из памяти

В прошлом месяце ИБ-исследователь vdohney опубликовал PoC-эксплойт к найденной им опасной уязвимости в KeePass. Разработчики создали патч, который прошел тестирование и теперь доступен в составе обновления 2.54.

Уязвимость CVE-2023-3278 позволяет восстановить мастер-пароль, используемый для шифрования базы данных KeePass, из текстовых строк, оставляемых в памяти процесса. Возможность возникает, когда пользователь вводит ключ в специальную форму; при заполнении текстовых полей копипастом слива не происходит.

Разработчики признали наличие проблемы и подготовили патч, пообещав выпустить апдейт в июле. В итоге KeePass 2.54 вышел даже раньше назначенного срока, в минувший уикенд.

Пользователям выпусков 2.x настоятельно советуют установить обновление. Другие программы того же вендора — KeePass 1.x, Strongbox, KeePassXC — данной уязвимости не подвержены.

Тем, кто не может выполнить апгрейд, рекомендуется сбросить мастер-пароль, удалить аварийные дампы, файлы спящего режима, файлы подкачки, которые могут содержать фрагменты мастер-пароля, либо переустановить ОС.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru