Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Новая брешь в glibc открывает root-доступ в популярных Linux-дистрибутивах

Атакующий без высоких прав в системе может получить root-доступ на многих дистрибутивах Linux с дефолтной конфигурацией. Все благодаря уязвимости в библиотеке GNU C (glibc).

Получившая идентификатор CVE-2023-6246 (TXT) брешь кроется в функции __vsyslog_internal(), которую вызывают другие функции — syslog и vsyslog — для записи сообщений в системный логер.

Проблема представляет собой классическое переполнение буфера; появилась она, судя по всему, с выходом версии glibc 2.37 (релиз состоялся в августе 2022 года).

«Этот баг представляет серьезную опасность, поскольку позволяет повысить права в системе. В результате непривилегированный атакующий получает доступ к root», — описывают уязвимость исследователи из Qualys. — «Для эксплуатации достаточно отправить специально подготовленный ввод приложениям с функцией логирования».

Из-за распространенности уязвимой библиотеки брешь затрагивает многие популярные дистрибутивы Linux. Например, тесты подтвердили наличие проблемы в Debian 12 и 13, Ubuntu 23.04 и 23.10, а также в Fedora с 37 по 39.

Вчера мы также писали об уязвимости в сетевом стеке ядра Linux, с помощью которой злоумышленник может выполнить в системе любой код через отправку анонса маршрутизатора (Router Advertisement, RA) по ICMPv6 из смежной сети.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru