Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

В библиотеке libssh была обнаружена серьезная уязвимость, затрагивающая версию 0.6. Баг, получивший идентификатор CVE-2018-10933, помогает обойти процесс аутентификации. Проблему обнаружил Питер Уинтер-Смит из NCC Group.

Таким образом, предоставив серверу сообщение SSH2_MSG_USERAUTH_SUCCESS вместо SSH2_MSG_USERAUTH_REQUEST (которое сервер ожидает), атакующий может успешно пройти процесс аутентификации без необходимости вводить учетные данные.

Советы и патчи для этой проблемы можно найти по этой ссылке. Также можно загрузить libssh 0.8.4 или 0.7.6 здесь.

Изменения в версии 0.8.4:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Исправлено отсутствие поддержки подстановки имен файлов (глоббинг);
  • Устранены возможные утечки памяти;
  • Были отменены SIGPIPE на сокетах.

Изменения в версии 0.7.6:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Добавлена поддержка OpenSSL 1.1;
  • Добавлена поддержка SHA256 для ssh_get_publickey_hash();
  • Исправлен парсинг конфига;
  • Устранено случайное повреждение памяти при импорте pubkeys.
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