TARmageddon в Rust-библиотеке async-tar грозит удалённым выполнением кода

TARmageddon в Rust-библиотеке async-tar грозит удалённым выполнением кода

TARmageddon в Rust-библиотеке async-tar грозит удалённым выполнением кода

Исследователи в области кибербезопасности раскрыли детали серьёзной уязвимости в популярной библиотеке async-tar для языка Rust и её форках, включая tokio-tar. Брешь получила идентификатор CVE-2025-62518 и 8,1 балла по CVSS — это высокий уровень опасности. Эксперты назвали дыру TARmageddon.

По данным компании Edera, которая обнаружила баг в августе 2025 года, уязвимость может привести к удалённому выполнению кода (RCE), если злоумышленнику удастся перезаписать важные файлы — например, конфигурации или компоненты системы сборки.

Async-tar и её производные библиотеки используются в таких проектах, как testcontainers и wasmCloud. Ошибка связана с тем, как библиотека обрабатывает TAR-архивы с расширенными заголовками PAX и ustar. Из-за неправильного определения границ файлов библиотека может «спутать» данные и воспринять часть содержимого архива как новые файлы.

В итоге атакующий может «встроить» во вложенный TAR дополнительные файлы и заставить библиотеку при распаковке перезаписать легитимные данные — что при определённых условиях позволяет выполнить произвольный код.

Особенно тревожно то, что одна из уязвимых библиотек, tokio-tar, фактически больше не поддерживается. Последнее обновление вышло ещё в июле 2023 года, но она по-прежнему активно скачивается через crates.io.

Патча для неё нет, поэтому пользователям советуют перейти на astral-tokio-tar, где в версии 0.5.6 ошибка уже исправлена.

Как объяснил разработчик Astral Уильям Вудрафф, баг связан с тем, как библиотека интерпретирует размеры файлов. В заголовке ustar размер может быть указан как ноль, тогда как расширенный PAX-заголовок содержит правильное значение. В результате библиотека «пропускает» настоящий файл и начинает читать внутренний архив как новый слой.

Это позволяет злоумышленнику спрятать внутри TAR-файла ещё один TAR, который при распаковке перезапишет нужные файлы. Например, подменить pyproject.toml в Python-пакете на вредоносный и изменить процесс сборки.

Edera отметила, что даже безопасные языки вроде Rust не защищают от логических ошибок.

«Rust действительно снижает риск уязвимостей вроде переполнений буфера, но полностью исключить логические баги невозможно. В данном случае проблема именно в логике обработки данных», — заявили исследователи.

Эксперты советуют разработчикам внимательно проверять используемые библиотеки, обновлять зависимости и не полагаться исключительно на язык как гарантию безопасности.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru