В Linux-системах с GNOME можно выполнить код через загрузку файла

В Linux-системах с GNOME можно выполнить код через загрузку файла

В Linux-системах с GNOME можно выполнить код через загрузку файла

В опенсорсной библиотеке libcue нашли уязвимость повреждения памяти, которая позволяет атакующим выполнить вредоносный код в системах Linux с GNOME.

Задача библиотеки library в ОС — парсить файлы разметки. Она встроена в индексатор метаданных файла Tracker Miners, включённого в последние версии GNOME.

Файлы разметки (Cue Sheet) содержат текст с метаданными, передающими имена, исполнителей, длительность и последовательность треков на дисках CD. Как правило, такие файлы идут вместе с FLAC.

Обнаруженная уязвимость получила идентификатор CVE-2023-43641, с её помощью злоумышленники могут выполнить код, используя автоматическое индексирование Tracker Miners всех загруженных файлов.

«Фактически эта брешь в libcue стала RCE-уязвимостью класса 1-click. Если вы используете среду рабочего стола GNOME, обязательно обновитесь сегодня», — описывает проблему Кевин Бэкхаус из команды GitHub.

Для эксплуатации описанного бага целевого пользователя надо заставить загрузить специально подготовленный файл .CUE, который сохраняется в директории ~/Downloads.

Повреждение памяти происходит в момент парсинга сохранённого файла индексаторов метаданных Tracker Miners. Другими словами, переход по вредоносной ссылке может спровоцировать выполнение вредоносного кода в системе.

Бэкхаус подготовил демонстрационный эксплойт и поделился им в соцсети X (Twitter). Работа PoC показана в этом видео.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru