В Ubuntu нашли опасный путь к root через штатные компоненты

В Ubuntu нашли опасный путь к root через штатные компоненты

В Ubuntu нашли опасный путь к root через штатные компоненты

Исследователи из Qualys Threat Research Unit описали новую уязвимость повышения привилегий в Ubuntu Desktop 24.04 и новее. Она получила идентификатор CVE-2026-3888 и неприятна тем, что дело не в одной «кривой строчке кода», а в неудачном взаимодействии двух вполне штатных и привилегированных компонентов системы.

Речь идёт о связке snap-confine и systemd-tmpfiles. Первый отвечает за изоляцию snap-приложений и работает с повышенными правами, второй занимается уборкой временных каталогов вроде /tmp.

По данным Qualys, проблема возникает в тот момент, когда systemd-tmpfiles удаляет критически важный каталог /tmp/.snap, который потом снова используется snap-confine.

Если злоумышленник успевает подменить его своим содержимым до следующей инициализации песочницы, привилегированный процесс может подхватить вредоносные файлы и фактически выполнить произвольный код с правами root.

Атака требует времени: в Ubuntu 24.04, как утверждают исследователи, нужно дождаться окна очистки примерно в 30 дней, а в более новых версиях — около 10 дней. Именно поэтому сложность эксплуатации оценивается как высокая. Но если всё складывается, полная компрометация хоста гарантирована.

Уязвимыми Qualys называет версии ниже 2.73+ubuntu24.04.1 для Ubuntu 24.04 LTS, ниже 2.73+ubuntu25.10.1 для Ubuntu 25.10 и ниже 2.74.1+ubuntu26.04.1 для ветки Ubuntu 26.04 Dev. Исследователи отдельно советуют ставить обновления даже на более старые системы — от 16.04 до 22.04 — если там есть нетиповые конфигурации.

При этом Canonical в любом случае публикует патчи через Ubuntu Security Notices, так что пользователям Ubuntu здесь лучше просто проверить обновления и версию snapd на своих машинах.

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru