В Drupal закрыли критическую брешь с возможностью атаки без аутентификации

В Drupal закрыли критическую брешь с возможностью атаки без аутентификации

В Drupal закрыли критическую брешь с возможностью атаки без аутентификации

Команда Drupal выпустила патч для критической уязвимости в модуле Field UI, которая при определённых сочетаниях компонентов позволяет удалённо выполнять код. Хотя для атаки недостаточно одного ядра CMS, как минимум один известный сценарий не требует аутентификации. Пароль администратора в таком случае злоумышленнику вообще не понадобится.

Условия эксплуатации и заплатки описаны в официальном бюллетене Drupal. Уязвимость получила идентификатор CVE-2026-108097.

Опасные пути атаки появляются в сочетании со сторонними модулями. Собственный код сайта также может сделать уязвимую функциональность доступной.

Исправления входят в Drupal 11.4.10, 11.3.19 и 10.6.19. Временной мерой разработчики называют удаление модуля Field UI на период обновления. Защита Drupal Steward перекрывает часть известных вариантов атаки, но не все возможные.

Отдельно закрыта RCE-уязвимость CVE-2026-108099 в дополнительном модуле Entity List. Для него требуется версия 3.0.10; здесь также известен сценарий без аутентификации при сочетании с другими модулями.

Ещё до публикации патчей команда предупреждала, что эксплойты могут появиться за часы или дни. При этом сообщения об уже идущих атаках в бюллетенях нет.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru