Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

В GitHub Enterprise Server (GHES) была обнаружена критическая уязвимость (CVE-2024-4985), которая позволяла злоумышленнику получить несанкционированный доступ с правами администратора без предварительной аутентификации.

Преступнику не требовалось наличие учётной записи для совершения атаки. Уязвимости был присвоен наивысший уровень опасности (10 из 10).

GHES — это платформа, которая позволяет локально развернуть на серверах компании обособленное окружение для совместной разработки программного обеспечения в организации на основе технологий GitHub.

Уязвимость затрагивает все версии GHES до 3.13.0 и была устранена в версиях 3.9.15, 3.10.12, 3.11.10 и 3.12.4.

В сообщении компании говорится, что атака осуществлялась через подделку ответа SAML в экземплярах, использующих аутентификацию SAML по единому входу (SSO) с дополнительной функцией зашифрованных утверждений.

GitHub также отметил, что зашифрованные утверждения не включены по умолчанию. Баг не влияет на экземпляры, которые не используют единую авторизацию SAML (SSO), и на те, что используют аутентификацию SAML SSO без зашифрованных утверждений.

Зашифрованные утверждения позволяют администраторам сайтов повысить безопасность экземпляра GHES с помощью SAML SSO, зашифровав сообщения, которые поставщик идентификационных данных SAML (IdP) отправляет в процессе аутентификации.

Специалисты рекомендуют организациям обновиться до последней версии, чтобы защитить себя от потенциальных угроз безопасности.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru