Неправильно настроенный NFS приводит к повышению привилегий в Linux

Неправильно настроенный NFS приводит к повышению привилегий в Linux

Неправильно настроенный NFS приводит к повышению привилегий в Linux

Специалисты в области безопасности опубликовали способ эксплуатации неправильно сконфигурированного NFS для повышения привилегий в системе Linux. NFS (Network File System) — протокол сетевого доступа к файловым системам, первоначально разработан Sun Microsystems в 1984 году. За основу взят протокол вызова удалённых процедур (ONC RPC). Позволяет подключать (монтировать) удалённые файловые системы через сеть.

Как известно, NFS использует TCP/UDP-порт 2049 для обмена файлами и директориями. Первым делом эксперты имитируют плохо настроенный NFS.

«В принципе, есть три основных файла конфигурации (/etc/exports, /etc/hosts.allow и /etc/hosts.deny), которые нужны для настройки сервера NFS. Но нас интересует пока только /etc/export», — пишут исследователи.

Файл /etc/exports содержит запись для каждой директории, которую вы планируете расшарить. Каждая запись описывает, как файл или директория будет расшариваться. NFS считается настроенным слабо, если в файле конфигурации присутствует запись вида:

/home       *(rw,no_root_squash)

Она означает, что мы расшарили директорию /home, позволив root-пользователю получить доступ к операциям чтения-записи. Знак * указывает на то, что соединение возможно с любого хоста.

Далее специалисты воспользовались Nmap для сканирования службы NFS в целевой сети. Nmap может показать имя каталога общего доступа, если открыт порт 2049. Для идентификации общего каталога Nmap использует команду showmount –e.

Для эксплуатации NFS-сервера эксперты создали директорию raj внутри /tmp, примонтировали директорию /home и загрузили эксплойт, позволяющий повысить привилегии до root.

«Во-первых, вам нужно скомпрометировать целевую систему, а затем перейти к этапу эскалации привилегий. Предположим, вы успешно вошли в систему жертвы через ssh. Теперь мы знаем, что /home представляет собой общий каталог, так что нужно выполнить следующую команду», — объясняют исследователи.

cd /home
ls
./bash -p
id
whoami

Это один из описываемых специалистами методов, также они предлагают использовать язык C для того же эффекта.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru