Критическая уязвимость в TLP позволяет обойти защиту Linux

Критическая уязвимость в TLP позволяет обойти защиту Linux

Критическая уязвимость в TLP позволяет обойти защиту Linux

В популярной утилите TLP, которую многие владельцы ноутбуков на Linux используют для управления энергопотреблением, обнаружили критическую уязвимость. Причём проблема нашлась во время обычной проверки пакета командой SUSE Security Team и располагается во вполне штатном коде.

Брешь получила идентификатор CVE-2025-67859 и затрагивает версию TLP 1.9.0, где появился новый profiles daemon.

Этот демон работает с root-правами и управляет профилями питания через D-Bus. Задумка хорошая, но реализация подвела: в механизме аутентификации Polkit нашлась логическая ошибка, которая фактически позволяет обойти проверку прав.

Как объясняют исследователи, демон должен был строго проверять, кто именно отправляет команды. Но из-за ошибки любой локальный пользователь мог взаимодействовать с ним без должной аутентификации — а значит, менять системные настройки питания от имени root.

На этом сюрпризы не закончились. В ходе анализа специалисты SUSE нашли ещё несколько проблем, уже связанных с исчерпанием ресурсов. В частности, механизм profile hold, который позволяет временно «зафиксировать» профиль питания, оказался совершенно без валидации. Локальный пользователь мог создавать неограниченное количество таких блокировок, причём без прав администратора.

В итоге это открывает прямую дорогу к DoS-атаке: демон начинает захлёбываться от бесконечных записей в структуре данных, куда попадают числа, строки с причиной и идентификаторы приложений — всё это полностью контролируется клиентом.

Любопытно, что SUSE вспомнила похожую историю с демоном управления питанием в GNOME: аналогичную проблему находили ещё несколько лет назад. Отдельно исследователи отметили вопросы к механизму «куки», которыми отслеживаются profile hold. Формально речь шла о предсказуемости значений, но в сочетании с отсутствием лимитов это лишь расширяло поверхность атаки.

К счастью, реакция была быстрой. SUSE сообщила об уязвимостях разработчикам ещё в декабре, и в версии TLP 1.9.1 проблема уже закрыта. В частности, число одновременных profile hold теперь жёстко ограничено числом 16, что убирает риск истощения ресурсов.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru