На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

На GitHub выложили PoC для бреши в ядре Linux, позволяющей повысить права

Исследователи поделились техническими деталями опасной (7,5 балла по шкале CVSS) уязвимости под идентификатором CVE-2024-36972, затрагивающей ядро операционной системы Linux. Демонстрационный эксплойт (PoC) также доступен всем желающим.

В случае использования этой бреши в атаках злоумышленники смогут привести к сбою в работе ядра, повысить свои права в системе и выбраться за пределы контейнера.

Проблема нашлась в компоненте af_unix, который участвует в работе сокетов домена Unix и обеспечивает межпроцессное взаимодействие в пределах одного устройства.

В частности, уязвимость затрагивает функцию unix_gc(), отвечающую за сбор мусорных данных в сокетах. Баг приводит к так называемому «состоянию гонки» при отправке новых сообщений MSG_OOB и вызову queue_oob(), что выливается в апдейте unix_sk(sk)->oob_skb.

Такого рода параллельная операция может привести к повреждению памяти из-за двойного освобождения. Уязвимость присутствует в следующих версиях ядра:

  • v6.8 to v6.9;
  • v5.15.147;
  • v6.1.78;
  • v6.6.17.

Брешь описали в коммите под номером 1279f9d9d и устранили в 9841991a4. На GitHub доступен PoC.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru