В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

Разработчики Git Project на днях сообщили о критической уязвимости в клиенте командной строки, Git Desktop и Atom. Эта брешь способна позволить вредоносным репозиториям удаленно выполнять команды на уязвимой машине. Проблеме был присвоен идентификатор CVE-2018-17456.

Эта уязвимость схожа с CVE-2017-1000117, которая допускает инъекцию кода. Обе эти бреши позволяют злонамеренным репозиториям создать файл .gitmodules, который будет содержать URL-адрес, начинающийся с тире.

Используя тире, атакующий может задействовать параметр -recurse-submodules, в этом случае командная строка интерпретирует URL как команду. Это может привести к удаленному выполнению кода на компьютере.

«При использовании ‘git clone --recurse-submodules’ Git парсит файл .gitmodules, передавая поле URL в качестве аргумента. Это происходит из-за использования тире в начале адреса. Благодаря этой технике киберпреступник может запустить скрипт», — объясняет специалист.

Эксперт привел пример вредоносного файла .gitmodules, его содержимое мы публикуем ниже:

[submodule "test"]
path = test
url = ssh://-oProxyCommand=touch VULNERABLE/git@github.com:/timwr/test.git

Разработчики исправили проблему с выходом версий Git v2.19.1, GitHub Desktop 1.4.2, Github Desktop 1.4.3-beta0, Atom 1.31.2 и Atom 1.32.0-beta3.

Всем пользователям настоятельно рекомендуется обновить свои версии вышеозначенных приложений.

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