Особенность языка R позволяет выполнять код с помощью RDS и RDX-файлов

Особенность языка R позволяет выполнять код с помощью RDS и RDX-файлов

Особенность языка R позволяет выполнять код с помощью RDS и RDX-файлов

Новая брешь обнаружена в софте, написанном на языке программирования R, которая позволяет выполнить произвольный код при десериализации специально созданных файлов RDS и RDX.

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который особенно популярен среди статистиков и специалистов по сбору данных, также использующийся в областях машинного обучения и искусственного интеллекта.

Специалисты из HiddenLayer обнаружили в программах на R уязвимость CVE-2024-27322, которая оценивается в 8,8 балла по метрике CVSS. Данная брешь позволяет злоумышленникам выполнять произвольный код на целевых машинах, когда жертва открывает RDS или RDX-файлы.

Уязвимость использует способ, которым R обрабатывает сериализацию и десериализацию, в частности с помощью «объектов обещаний» и «ленивой оценки».

 

Хакеры внедряют объект обещаний с произвольным кодом в RDS-файл, который будет выполнен при условии загрузки заражённого объекта.

Сложность атаки заключается в том, что злоумышленники должны убедить жертву скачать данный файл себе на устройство. Некоторые хакеры выбирают пассивный вариант, распространяя зараженные пакеты в широко используемых репозиториях.

Язык программирования R все чаще используется в критически важных отраслях, поэтому данная проблема вызывает опасения. Уязвимость может привести к полной компрометации системы, в которой запущена программа.

Просматривая репозитории, исследователи из HiddenLayer обнаружили, что readRDS, один из многих способов эксплуатации этой уязвимости, упоминается более чем в 135 000 исходных файлов R. Среди исходных файлов, содержащих потенциально уязвимый код, были проекты от R Studio, Facebook, Google, Microsoft, AWS и других крупных производителей программного обеспечения.

Эксперты CERT/CC предупредили организации, использующие R и функцию readRDS в непроверенных пакетах, о необходимости обновления до R Core версии 4.4.0, в которой была устранена уязвимость.

Для пользователей, не имеющих возможности перехода на новую версию, рекомендовано внедрить дополнительные уровни безопасности, например, запускать файлы RDS/RDX в изолированных средах, таких как песочницы и контейнеры, чтобы предотвратить выполнение кода в базовой системе.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru