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.

Сбер разрешил возвращать случайные переводы через СБП без поддержки

«Сбер» запустил новую функцию в «Сбербанк Онлайн», которая позволяет самостоятельно вернуть отправителю перевод, пришедший через Систему быстрых платежей. Идея у сервиса вполне практичная: он должен снизить число мошеннических схем, построенных на так называемых случайных переводах.

Сценарий здесь давно известный. Человеку приходят деньги от незнакомца, а потом с ним связываются и просят вернуть сумму, но уже не туда, откуда она пришла, а на другие реквизиты или какой-нибудь «технический счёт».

В итоге жертва, сама того не понимая, может поучаствовать в выводе похищенных денег и фактически стать дропом.

Теперь в таких случаях деньги можно вернуть прямо в приложении на тот же адрес, с которого они были отправлены. То есть без переписок с неизвестными людьми, без поиска контактов отправителя и без обращения в поддержку банка.

В «Сбере» уточнили, что вернуть перевод таким способом можно в течение 10 дней с момента зачисления средств. Функция будет появляться у пользователей «Сбербанк Онлайн» на Android, начиная с версии 17.3.

Ранее похожий механизм уже работал внутри самого «Сбера» между его клиентами, а теперь возможность распространили и на переводы через СБП.

На фоне борьбы с дропперами новость выглядит вполне логично. В декабре 2025 года Банк России сообщал, что объём операций по подставным счетам снизился более чем втрое по сравнению с 2024-м.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru