Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

В Deep Java Library (DJL) объявилась уязвимость, позволяющая провести атаку на Windows, macOS или Linux при загрузке ИИ-модели. Патч уже доступен, пользователям настоятельно рекомендуется обновить библиотеку машинного обучения до версии 0.31.1.

Опенсорсный фреймворк DJL используется разработчиками Java-приложений для интеграции с ИИ. Уязвимости в таких инструментах особенно опасны в условиях общего доступа к ИИ-модели, развернутой в облаке или корпоративной среде.

Проблема CVE-2025-0851 (9,8 балла CVSS) классифицируется как обход каталога, то есть представляет собой возможность записи файлов в произвольное место в системе. В появлении уязвимости повинны утилиты ZipUtils.unzip и TarUtils.untar, используемые для распаковки архивов при загрузке ИИ-моделей.

Злоумышленник может, к примеру, создать в Windows вредоносный архив, и его распаковка на платформе macOS или Linux произойдет вне рабочего каталога. Таким же образом можно провести атаку на Windows, создав архив в macOS/Linux.

Эксплойт позволяет получить удаленный доступ к системе, вставив ключ SSH в файл authorized_keys. Данная уязвимость также провоцирует межсайтовый скриптинг (XSS) через инъекцию HTML-файлов в общедоступную директорию.

Кроме того, высока вероятность атаки на цепочку поставок с целью забэкдоривания корпоративного конвейера ИИ: аналитики данных и исследователи в области ИИ зачастую загружают предобученные модели из внешних источников.

Уязвимости подвержены все выпуски DJL ниже 0.31.1. Данных о злонамеренном использовании CVE-2025-0851 пока нет. Пользователям рекомендуется установить новейшую сборку пакета и загружать архивы ИИ-моделей только из доверенных источников — таких как DJL Model Zoo.

ARinteg представила Мастер ПДн для подготовки компаний к проверкам

Компания ARinteg представила новое решение «Мастер ПДн» для автоматизации процессов, связанных с обработкой и защитой персональных данных. Тема ПДн остаётся одной из самых болезненных для бизнеса: утечки продолжаются, а штрафы за нарушения с мая 2025 года заметно выросли.

Пока рынок только адаптируется к новым требованиям, но во второй половине 2026 года ситуация может стать жёстче, особенно если регуляторы начнут активнее применять новые санкции.

«Мастер ПДн» предназначен для подготовки документов, необходимых при обработке персональных данных. Решение работает с разными системами кадрового учёта и помогает выстроить документацию вокруг процессов обработки ПДн — именно такой подход требуется регулятором.

По словам заместителя технического директора по консалтингу и аудиту ARinteg Олега Нестеровского, компаниям важно не просто формально подготовить документы, а собрать доказательную базу того, что они выполнили требования закона по защите персональных данных.

Новый продукт стал развитием уже существующего у ARinteg решения — модуля УПДн, совместимого с 1С:ЗУП. «Мастер ПДн» расширяет его возможности и позволяет автоматически формировать номенклатуру согласий для каждого субъекта ПДн с учётом целей обработки.

Также решение генерирует набор согласий для сотрудников в зависимости от их должностных обязанностей: на обработку, передачу и распространение персональных данных. Кроме того, с его помощью можно подготовить организационно-распорядительные документы с учётом последних изменений в законодательстве.

Среди основных функций «Мастера ПДн» — учёт процессов обработки персональных данных, ведение перечня обрабатываемых ПДн, определение уровней защищённости ИСПДн, а также подготовка документов по обработке и защите данных.

В ARinteg заявляют, что решение может сократить время подготовки регламентной документации до 90%. Для компаний это означает меньше ручной работы для юристов, кадровиков и специалистов по информационной безопасности при подготовке к проверкам регуляторов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru