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.

PT Data Security ускорила классификацию данных и анализ рисков

Positive Technologies выпустила обновление своей единой платформы защиты данных PT Data Security. В версии 1.0 разработчики сосредоточились на производительности и удобстве работы: ускорили классификацию данных, добавили наглядную статистику по категориям информации и переработали управление задачами. Продукт включён в реестр российского ПО.

Одно из ключевых изменений — заметное ускорение классификации данных. Этого удалось добиться за счёт оптимизации работы модели машинного обучения и пересмотра логики обработки.

В результате система быстрее проводит первичную инвентаризацию и оперативнее обновляет результаты, что особенно важно для крупных инфраструктур с большим количеством хранилищ.

В PT Data Security 1.0 появилась статистика по категориям данных. Теперь пользователи могут в реальном времени видеть:

  • общее количество объектов в инфраструктуре;
  • распределение данных по хранилищам;
  • связанные инциденты и риски.

Это упрощает оценку уровня защищённости конкретных типов информации и помогает быстрее выделять наиболее уязвимые зоны.

Ещё одно нововведение — отдельная страница в веб-интерфейсе для управления всеми задачами платформы. В одном месте можно отслеживать инвентаризацию хранилищ, классификацию данных и анализ рисков, видеть прогресс выполнения, просматривать детали, останавливать задачи вручную и проводить диагностику возможных проблем.

По словам Виктора Рыжкова, руководителя развития бизнеса по защите данных в Positive Technologies, обновление стало результатом работы с первыми заказчиками и пилотными проектами:

«Мы оптимизировали ряд архитектурных механизмов, улучшили производительность ключевых процессов и обновили интерфейс. Мы продолжим делать продукт максимально полезным и удобным для ежедневной работы».

Коммерческая версия PT Data Security была запущена в октябре. Это первое и пока единственное российское решение класса data security platform, которое автоматизирует инвентаризацию и классификацию важных данных в корпоративной инфраструктуре — вне зависимости от того, в каком виде они хранятся: структурированном, полуструктурированном или неструктурированном.

Новая функциональность станет доступна пользователям после обновления платформы до последней версии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru