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.

Подпишитесь на новости

Фото из Яндекс Диска предложили вытаскивать отдельной утилитой

Облако должно избавлять от возни с файлами. Но иногда для возвращения собственного фотоархива приходится искать отдельную программу. Пользователь Хабра verimash представил инструмент для скачивания фотографий и видео из «Яндекс Диска», включая раздел безлимитной автозагрузки, на фоне проблем с доступностью файлов.

Согласно описанию автора, если оригинал фотографии недоступен, программа пытается получить другую доступную версию изображения.

Здесь важное ограничение: уменьшенная копия может спасти сам снимок, но не вернуть исходное качество.

 

С видео сложнее. Утилита пытается загружать доступные фрагменты, однако итоговый файл может оказаться неполным или повреждённым.

 

Исходный код размещён на GitHub. При этом README описывает текущий вариант как прототип и перечисляет непроверенные элементы работы. Поэтому считать его готовым и гарантированным средством восстановления преждевременно.

Автор советует не удалять содержимое облака после выгрузки: доступ к оригиналам может восстановиться. Напомним, причиной недоступности части данных стали атаки на дата-центры Яндекса.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru