Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Исследователи сообщают о серьезной уязвимости в OpenSSH, которая позволяет удаленному злоумышленнику определить, есть ли на атакуемом сервере определенный пользователь (username enumeration).

О проблеме безопасности сообщили эксперты Дариуш Титко и Михал Сайдак.

Исследователи так описывают брешь:

«Мы обнаружили, что удаленный атакующий может вычислить, существует ли определенный пользователь на целевом сервере OpenSSH».

  static int
  userauth_pubkey(struct ssh *ssh)
  {
 ...
 if (!authctxt->valid) {
 debug2("%s: disabled because of invalid user", __func__);
 return 0;
 }
 if ((r = sshpkt_get_u8(ssh, &have_sig)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_cstring(ssh, &pkalg, NULL)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_string(ssh, &pkblob, &blen)) != 0)
 fatal("%s: parse request failed: %s", __func__, ssh_err(r));

Помимо этого, злоумышленник может попытаться аутентифицировать пользователя с помощью специально созданного вредоносного пакета.

На данный момент брешь не имеет CVE-идентификатора, и исследователи убеждены, что ей должны его присвоить.

«Мы считаем, что этой уязвимости нужно дать идентификатор CVE, она затрагивает все существующий версии OpenSSH (мы протестировали вплоть до OpenSSH 2.3.0, выпущенной в ноябре 2000 года)».

Специалисты опубликовали POC-код на GitHub. Они обеспокоены тем, что об уязвимости уже публично известно, а патча все еще нет. Это подвергает многих пользователей риску.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru