Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

В пакетах ImageMagick и GraphicsMagick выявлена ещё одна опасная уязвимость (CVE-2016-5118), позволяющая выполнить произвольные команды shell при обработке специально оформленного имени файла. Проблема связана с передачей в вызов popen имени файла.

Без его проверки на наличие спецсимволов, что позволяет использовать модификатор "|", отвечающий за ответвление процесса для создания канала ввода-вывода. Передав вместо имени файла аргумент "|имя" можно выполнить произвольный код, например:

   convert '|echo Hello > hello.txt;' null:

Кроме эксплуатации приложений, для преобразования форматов изображений вызывающих утилиту convert, атака может быть проведена при обработке специально оформленных SVG- или MVG-файлов, в которых вместо ссылки на изображение может применяться конструкция:

SVG:

   xlink:href="|echo Hello > hello.txt; cat /usr/lib/firefox/browser/icons/mozicon128.png"

MVG:

  push graphic-context

  viewbox 0 0 640 480

  image copy 200,200 100,100 "|echo Hello > hello.txt; cat /usr/lib/firefox/browser/icons/mozicon128.png"

  pop graphic-context

Проблема присутствует в функции OpenBlob() из состава blob.c. Не исключено, что кроме утилиты convert и обработчиков SVG/MVG, уязвимость может проявляться и в других областях применения GraphicsMagick и ImageMagick. В качестве решения проблемы рекомендуется отключить использование функции popen, убрав флаг HAVE_POPEN в файле magick/blob.c ("#undef HAVE_POPEN"). На момент написания новости исправление доступно лишь в виде патча. Обновления пакетов для дистрибутивов еще не сформированы: Debian, Ubuntu, RHEL/CentOS, SUSE, openSUSE, FreeBSD, Fedora. 

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru