Раскрыты детали уязвимостей в ksmbd, грозящих захватом контроля над Linux

Раскрыты детали уязвимостей в ksmbd, грозящих захватом контроля над Linux

Раскрыты детали уязвимостей в ksmbd, грозящих захватом контроля над Linux

В модуле ядра Linux, реализующем функции SMB-сервера (ksmbd), были выявлены две опасные уязвимости. Автор находок уже опубликовал PoC-коды, пользователям настоятельно рекомендуется установить обновление 6.13-rc2.

Проблемы проявляются, когда в конфигурационном файле ksmbd прописан параметр vfs objects = streams_xattr. Эксплойт проводится по сети и не требует высоких привилегий либо взаимодействия с пользователем.

Уязвимость CVE-2024-56626 связана с ошибкой записи за границами буфера, которая может возникнуть при выполнении функции ksmbd_vfs_stream_write(). Успешная атака позволяет перехватить поток управления и выполнить любой код с привилегиями ядра или вызвать состояние отказа в обслуживании (DoS).

Уязвимость CVE-2024-56627 представляет собой возможность чтения за границами буфера, появившуюся из-за неадекватной проверки значения сдвига в запросе при выполнении ksmbd_vfs_stream_read(). Эксплойт грозит сливом конфиденциальных данных из памяти ядра.

Автор неприятных находок оценил их в 9,8 и 9,1 балла по шкале CVSS (как критические), команда аналитиков NIST NVD — в 7,8 и 7,1 балла, как высокой степени опасности. Проблемы актуальны для Linux с версией ядра выше 5.15; патчи включены в состав обновления 6.13-rc2.

Модуль ksmbd был добавлен в ядро Linux в 2021 году, с выпуском версии 5.15. Через полгода в этом файловом сервере объявилась уязвимость класса use-after-free, позволяющая удаленно и без аутентификации выполнить произвольный код в Linux.

Проблема, зарегистрированная как CVE-2022-47939, получила 10 баллов из 10 возможных по CVSS. Патч разработчики Linux выпустили через три недели после получения уведомления.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru