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.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru