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.

Яндекс собрал единый антифрод: ботам и накрутчикам станет сложнее

Яндекс начал внедрять «Универсальный антифрод» — единую ИИ-платформу для борьбы с ботами, накрутками и другими видами цифрового мошенничества. Новая система позволяет подключить защиту к сервису за 2-4 дня. Раньше разработка отдельного решения могла занимать несколько месяцев.

К платформе уже подключены десятки сервисов Яндекса, включая Еду, Афишу, Путешествия и приложения с Алисой AI. Сценарии атак у них разные, но суть одна: мошенники пытаются обмануть алгоритмы и получить выгоду.

Например, в Афише система вычисляет ботов, которые массово бронируют билеты на популярные мероприятия. Так перекупщики создают искусственный дефицит, а затем выставляют билеты на других площадках — разумеется, уже с бодрой наценкой.

В Еде антифрод проверяет обращения в службу поддержки. Речь в том числе о случаях, когда злоумышленники многократно жалуются на один заказ в надежде получить компенсацию. После внедрения платформы сервис стал распознавать и блокировать такие обращения более чем в десять раз эффективнее.

В основе системы — нейросеть, аналитические методы и свыше 100 правил, описывающих основные классы атак. Платформа анализирует трафик в реальном времени и подбирает параметры защиты отдельно для каждого сервиса.

Главная фишка решения — централизованное обновление. Если Яндекс обнаружит новую мошенническую схему, защиту можно быстро распространить сразу на все подключённые продукты. Пока мошенники придумывают очередной хитрый план, антифрод уже готовится его испортить.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru