Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

В Deep Java Library (DJL) объявилась уязвимость, позволяющая провести атаку на Windows, macOS или Linux при загрузке ИИ-модели. Патч уже доступен, пользователям настоятельно рекомендуется обновить библиотеку машинного обучения до версии 0.31.1.

Опенсорсный фреймворк DJL используется разработчиками Java-приложений для интеграции с ИИ. Уязвимости в таких инструментах особенно опасны в условиях общего доступа к ИИ-модели, развернутой в облаке или корпоративной среде.

Проблема CVE-2025-0851 (9,8 балла CVSS) классифицируется как обход каталога, то есть представляет собой возможность записи файлов в произвольное место в системе. В появлении уязвимости повинны утилиты ZipUtils.unzip и TarUtils.untar, используемые для распаковки архивов при загрузке ИИ-моделей.

Злоумышленник может, к примеру, создать в Windows вредоносный архив, и его распаковка на платформе macOS или Linux произойдет вне рабочего каталога. Таким же образом можно провести атаку на Windows, создав архив в macOS/Linux.

Эксплойт позволяет получить удаленный доступ к системе, вставив ключ SSH в файл authorized_keys. Данная уязвимость также провоцирует межсайтовый скриптинг (XSS) через инъекцию HTML-файлов в общедоступную директорию.

Кроме того, высока вероятность атаки на цепочку поставок с целью забэкдоривания корпоративного конвейера ИИ: аналитики данных и исследователи в области ИИ зачастую загружают предобученные модели из внешних источников.

Уязвимости подвержены все выпуски DJL ниже 0.31.1. Данных о злонамеренном использовании CVE-2025-0851 пока нет. Пользователям рекомендуется установить новейшую сборку пакета и загружать архивы ИИ-моделей только из доверенных источников — таких как DJL Model Zoo.

Бизнес-маркетинг по телефону сократился на 20%, мигрирует в мессенджеры

Совместное исследование российских провайдеров «Телфин», OkoCRM и Unisender показало, что за последние два года использование бизнесом телефонной связи для общения с клиентами в среднем сократилось на 20%.

Вместо массовых обзвонов предпочтение все чаще отдается переписке в мессенджерах и чатам клиентских мобильных приложений. Этот тренд наиболее заметен в электронной коммерции.

В ходе исследования были проанализированы данные «Телфин» об использовании его услуг IP-телефонии компаниями разного профиля и их клиентами. Так, в 2025 году провайдер суммарно провел свыше 51 млн звонков и отметил существенное снижение активности.

 

Комментируя для «Ведомостей» снижение голосового трафика, представители телеком-индустрии связали это с мерами, последовательно принимаемыми властями в рамках борьбы с телефонным мошенничеством.

Три года назад Роскомнадзор запустил единую платформу верификации звонков — «Антифрод», и операторы связи стали блокировать вызовы с номеров, отсутствующих в общей базе.

Минувшей осенью в России заработала обязательная маркировка звонков, и число спам-рекламы по телефону еще больше снизилось. Однако под блокировку стали также попадать легитимные вызовы юрлиц, которые не удосужились оформить соответствующий договор с оператором либо не желали платить за каждый звонок клиентам.

Таким организациям пришлось проводить обзвоны с личных номеров сотрудников кол-центров, и абоненты зачастую просто не отвечали на подобные вызовы из опасения нарваться на мошенников.

В результате увеличился спрос на альтернативные каналы связи — мессенджеры, имейл, таргетированную рекламу. Уход в серую зону, по мнению экспертов, маловероятен: власти параллельно повышают контроль над оборотом сим-карт: ввели лимит в 20 номеров для физлиц, ужесточили правила оформления договоров связи с иностранцами, собираются строже наказывать рублем за продажу симок в неположенных местах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru