В GRUB2 устранили два десятка уязвимостей

В GRUB2 устранили два десятка уязвимостей

В GRUB2 устранили два десятка уязвимостей

Опубликованы детали уязвимостей, недавно пропатченных в рамках работы над повышением безопасности кода GRUB2. Суммарно в загрузчике выявлена и решена 21 проблема, многие грозят обходом UEFI Secure Boot.

Почти все закрытые уязвимости связаны с ошибками по памяти (переполнение буфера, отсутствие проверки выделения памяти, целочисленное переполнение, use-after-free и т. п.). Уровень угрозы почти во всех случаях признан умеренным.

Наиболее опасна уязвимость CVE-2025-0624, вызванная возможностью записи за границами буфера при выполнении функции grub_net_search_config_file(). Специалисты NIST NVD оценили ее в 7,6 балла по шкале CVSS.

Все новые патчи доступны в Git-репозитории GRUB2. Устранение уязвимостей в Linux-дистрибутивах дополнительно потребует обновления цифровых подписей, инсталляторов, пакетов с ядром ОС, прошивки fwupd, предзагрузчика shim. Правда, эксплойт можно заблокировать и без отзыва сертификатов — с помощью механизма SBAT (Secure Boot Advanced Targeting).

Заметим, уязвимости в GRUB2 зачастую опасны тем, что эксплойт позволяет обойти Secure Boot и выполнить вредоносный код до загрузки ОС. В случае успеха автор атаки сможет подменять и модифицировать компоненты ОС, а также преодолеть защиту Lockdown.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru