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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Сети нашлись вредоносные PyPI-пакеты, нацеленные на юзеров DeepSeek

Специалисты Positive Technologies выявили и пресекли вредоносную кампанию. Атака была направлена на пользователей DeepSeek, а также на разработчиков и специалистов в области машинного обучения, заинтересованных в интеграции этой нейросети.

Злоумышленник зарегистрировал учетную запись в репозитории Python Package Index (PyPI) еще в июне 2023 года, но активность проявил лишь 29 января, загрузив пакеты deepseeek и deepseekai.

После установки они крали данные о пользователе, его системе и переменных окружения, в которых могут содержаться учётные данные для баз данных и доступы к инфраструктурным ресурсам. Похищенная информация отправлялась на комнадный сервер через платформу Pipedream.

«Атакующие используют тренды в своих целях, и популярность DeepSeek не стала исключением. Интересно, что код вредоносных пакетов частично создан с помощью ИИ-ассистента — об этом говорят характерные комментарии», — отметил Станислав Раковский, руководитель группы Supply Chain Security.

Вредоносные пакеты загрузили более 200 раз, но атака была быстро выявлена с помощью сервиса PT PyAnalysis.

Positive Technologies советует проверять источники стороннего ПО и использовать инструменты анализа безопасности для защиты от подобных угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru