В Сеть выложили технические детали опасной дыры в ядре Linux — StackRot

В Сеть выложили технические детали опасной дыры в ядре Linux — StackRot

В Сеть выложили технические детали опасной дыры в ядре Linux — StackRot

В Сети появились технические подробности серьёзной уязвимости, затрагивающей множество версий ядра Linux. Брешь получила имя StackRot, её можно использовать для повышения прав в атакованной системе.

Специалисты отмечают, что эксплуатация бага, получившего идентификатор CVE-2023-3269 потребует определённых усилий. Патч доступен с 1 июля, а полностью рабочий демонстрационный эксплойт обещают к концу месяца.

За обнаружение уязвимости благодарят исследователя Руихана Ли. Как объяснил эксперт, проблема затрагивает подсистему управления памятью ядра. Этот компонент, как известно, отвечает за имплементацию виртуальной памяти, её выделение для нужд ядра и программ уровня пользователя.

StackRot актуальна для всех конфигураций ядра в версиях Linux с 6.1 по 6.4. Исследователь сообщил о баге 15 июня, однако подготовка патча заняла почти две недели из-за сложности проблемы. Говорят, что даже сам Линус Торвальдс возглавил работу.

«28 июня патч добавили в дерево Линуса. Сам Линус предоставил обстоятельное сообщение, чтобы прояснить заплатки с технической точки зрения. Далее патчи были портированы на стабильные версии ядра (6.1.37, 6.3.11 и 6.4.1). Таким образом, “StackRot“ удалось полостью устранить первого июля», — отмечает Ли.

В целом причину возникновения этого бага эксперты видят в методе обработки расширения стека со стороны ядра Linux. Само «слабое звено» располагается в «maple tree» — новой структуре данных для VMA, которая была представлена в ядре Linux версии 6.1.

Фактически StackRot можно назвать классической UAF (use-after-free — некорректное использование динамической памяти), возникающей из-за метода обработки расширения стека.

 

Руихан Ли подчеркнул, что грамотная эксплуатация может стать серьёзной задачей, а CVE-2023-3269, в сущности, будет первой теоретически эксплуатируемой дырой класса use-after-free-by-RCU (UAFBR). Сам proof-of-concept (PoC) эксперт обещает выложить к концу июля.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru