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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru