В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

Критическую уязвимость обнаружили в пакете Python llama_cpp_python. Злоумышленники могут использовать эту брешь для выполнения произвольного кода в системе, поставив под угрозу данные и операции.

Популярный пакет llama_cpp_python, загруженный более чем 3 миллиона раз, позволяет разработчикам интегрировать модели искусственного интеллекта с Python.

Баг отслеживается как CVE-2024-34359 (9,7 баллов по шкале CVSS). Компания Checkmarx, занимающаяся безопасностью цепочки поставок программного обеспечения, назвала уязвимость Llama Drama.

Брешь, которую устранили в версии 0.2.72, обнаружил исследователь Патрик Пенг (retr0reg).

Неправильное использование шаблонизатора Jinja2 в пакете llama_cpp_python позволяет внедрять шаблоны на стороне сервера, что приводит к удаленному выполнению кода с помощью специально созданной полезной нагрузки.

Исследователи подчеркивают: необходимо соблюдать правила безопасности на протяжении всего жизненного цикла систем искусственного интеллекта и их компонентов, чтобы уязвимости не возникали.  

Разработка последовала за обнаружением уязвимости высокой степени риска в JavaScript-библиотеке Mozilla PDF.js (CVE-2024-4367), которая могла привести к выполнению произвольного кода.

В сообщении Mozilla говорится, что при обработке шрифтов в PDF.js отсутствовала проверка типа, которая позволяла выполнять произвольный JavaScript в контексте PDF.js.

С помощью уязвимости злоумышленники выполняли скрипт, как только в браузере Firefox открывался PDF-документ, содержащий вредонос. 

Баг был устранён компанией в Firefox 126, Firefox ESR 115.11 и Thunderbird 115.11, выпущенных на прошлой неделе, а также в модуле npm pdfjs-dist версии 4.2.67, выпущенном 29 апреля 2024 года.

Как пояснил специалист Томас Ринсма, большинство библиотек-оболочек, таких как react-pdf, тоже выпустили исправленные версии. Специалисты рекомендуют библиотекам, которые включат PDF.js, рекурсивно проверить папку node_modules на наличие файлов с именем pdf.js, чтобы избежать проблем.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru