Специалисты выпустили бесплатный сканер для выявления XZ-бэкдора в Linux

Специалисты выпустили бесплатный сканер для выявления XZ-бэкдора в Linux

Специалисты выпустили бесплатный сканер для выявления XZ-бэкдора в Linux

Специалисты компании Binarly выпустили бесплатный онлайн-сканер, который поможет выявить исполняемые файлы в системе Linux, затронуты уязвимостью в XZ Utils — CVE-2024-3094.

О проблеме CVE-2024-3094 мы писали в начале недели: девелоперы Red Hat настоятельно рекомендовали не использовать ряд версий Fedora, поскольку в XZ Utils, инструментах и библиотеках для сжатия данных, найден бэкдор.

Понимая масштаб потенциальных атак на цепочку поставок, эксперты компании Binarly выпустили бесплатный онлайн-сканер, способный находить бэкдор в проблемной библиотеке и любом файле.

«Такой сложный и профессионально разработанный бэкдор не предназначен для одноразовой операции. Поэтому мы сосредоточились на более общем детектировании этого непростого бэкдора», — пишут специалисты в блоге.

Метод обнаружения Binarly использует статический анализ бинарников и помогает обнаружить подделку переходов в функции GNU Indirect Function (IFUNC). Например, сканер проверяет помеченные подозрительными переходы.

«Внедрённый код бэкдора модифицирует вызовы ifunc, заменяя проверку “is_arch_extension_supported“, которая должна подключать “cpuid“ для вставки вызова “_get_cpuid“. Последняя экспортируется файлом пейлоада и вызывает вредоносные _get_cpuid()», — объясняют исследователи.

Бэкдор использует эту последовательность для перехвата выполнения и внедрения злонамеренного кода.

 

Сканер Binarly за счёт проверки различных точек повышает уровень обнаружения уязвимости.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru