Уязвимость Dirty Frag даёт права root в Linux, а патчей пока нет

Уязвимость Dirty Frag даёт права root в Linux, а патчей пока нет

Уязвимость Dirty Frag даёт права root в Linux, а патчей пока нет

В Linux обнаружили новую серьёзную уязвимость Dirty Frag, которая позволяет локальному пользователю получить права root на большинстве популярных дистрибутивов. Проблема затрагивает ядра Linux примерно с 2017 года и связана с ошибками в механизмах записи кеша страницы в компонентах xfrm-ESP и RxRPC.

Dirty Frag похожа на уже нашумевшие Dirty Pipe и Copy Fail: атакующему достаточно иметь локальный доступ к системе и запустить небольшой код.

После этого он может повысить привилегии до администратора без сложных условий гонки (race condition) или редкой конфигурации.

Под ударом оказались многие актуальные Linux-дистрибутивы, включая Ubuntu, Arch, RHEL, openSUSE, Fedora, AlmaLinux и другие. Согласно сообщениям исследователей, брешь также воспроизводится в WSL2.

 

Самое скверное, что информация стала публичной до выпуска патчей. По данным Phoronix, эмбарго было нарушено третьей стороной, поэтому исследователь опубликовал детали раньше планируемого срока. На момент раскрытия патчей для основных дистрибутивов ещё не было.

В качестве временной меры специалисты предлагают отключить модули esp4, esp6 и rxrpc, если они не используются. Они связаны с IPsec и RxRPC, поэтому для большинства обычных серверов такая мера не должна сломать работу, но для систем с IPsec её нужно оценивать аккуратно.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru