Разработчики исправили серьезную уязвимость в OpenSSH

Разработчики исправили серьезную уязвимость в OpenSSH

Разработчики исправили серьезную уязвимость в OpenSSH

Уязвимость OpenSSH была обнаружена экспертом Михал Залевски (Michal Zalewski) в файле-исходнике sftp-server.c, она затрагивает версии OpenSSH с 5.5 по 7.6.

Как можно видеть в коде, приведенном ниже, если SFTP-сервер стартует с параметром –R, он будет включать переменную «readonly». Это означает, что клиентам не разрешено записывать операции.

 

 

 

 

int
sftp_server_main(int argc, char **argv, struct passwd *user_pw)
{
   ...
    while (!skipargs && (ch = getopt(argc, argv,
        "d:f:l:P:p:Q:u:cehR")) != -1) {
        switch (ch) {
    ...
        case 'R':
            readonly = 1;
            break;
    ...
}

Открытие файла для SFTP-сервера выполняется с помощью вспомогательной функции process_open(), которая открывает доступные только для чтения файлы:

static void
process_open(u_int32_t id)
{
    ...
    if (readonly &&
        ((flags & O_ACCMODE) == O_WRONLY ||
        (flags & O_ACCMODE) == O_RDWR) != 0)) {
        verbose("Refusing open request in read-only mode");
        status = SSH2_FX_PERMISSION_DENIED;
    } else {
        fd = open(name, flags, mode);
    ...
}

Здесь можно увидеть, что если «readonly» активирован, будет осуществляться проверка наличия «WRITE ONLY» или «READ/WRITE». Если это условие удовлетворено, будет выведена ошибка открытия файла в режиме read-only.

В противном случае файл будет открыт с использованием системного вызова open(). Залевски использовал эти параметры для создания произвольных read-only-файлов на SFTP-сервере. Чтобы исправить эту брешь, только для чтения. Чтобы исправить это, разработчики.

Код патча можно увидеть ниже:

if (readonly &&
-       ((flags & O_ACCMODE) == O_WRONLY ||
-       (flags & O_ACCMODE) == O_RDWR)) {
+       ((flags & O_ACCMODE) != O_RDONLY ||
+       (flags & (O_CREAT|O_TRUNC)) != 0)) {
        verbose("Refusing open request in read-only mode");

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru