LLM помогла найти 0-day уязвимость ядра Linux

LLM помогла найти 0-day уязвимость ядра Linux

LLM помогла найти 0-day уязвимость ядра Linux

Исследователь Шон Хилан обнаружил уязвимость нулевого дня в ядре Linux с помощью большой языковой модели o3 от компании OpenAI. Уязвимость CVE-2025-37899 выявлена в модуле ksmbd, отвечающем за реализацию протокола SMB3 в ядре Linux.

Ошибка относится к классу Use-After-Free и потенциально может привести к выполнению произвольного кода. Уровень её опасности оценивается в 4 балла из 10.

Шон Хилан подробно описал процесс поиска этой уязвимости с помощью модели o3. Отправной точкой послужили данные об ошибке CVE-2025-37778, которую он ранее нашёл вручную.

В промпте к языковой модели он сформулировал задачу поиска участков кода, потенциально содержащих признаки Use-After-Free в фрагменте ksmbd объёмом около 3300 строк. Сам промпт и диалог с моделью Хилан опубликовал в своём репозитории на GitHub.

В рамках эксперимента LLM получила 100 различных вводных. В восьми случаях модель указывала на наличие ошибки, в 66 сообщала об их отсутствии, а 28 прогонами дали ложноположительные результаты. Для сравнения, модель Claude Sonnet 3.7 обнаружила ошибку лишь в трёх из ста запусков.

При увеличении объёма анализируемого кода в четыре раза (включая весь модуль ksmbd), известная уязвимость была обнаружена o3 только один раз. Тем не менее, в ряде запусков модель указала на новую уязвимость, впоследствии зарегистрированную как CVE-2025-37899.

«Модели были даны максимально чёткие инструкции, для анализа выделен сравнительно небольшой и однородный участок кода, — прокомментировали в корпоративном блоге «Лаборатории Касперского» на Habr. — Чтобы отличить «галлюцинации» от редких, но реальных случаев обнаружения уязвимостей, требовалась работа специалиста».

Вчера мы писали об уязвимости в GNOME RDP: когда сервис активен, злоумышленник сможет истощить системные ресурсы и многократно вызвать крах процесса.

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru