Ubuntu otrzymało ważną aktualizację. Załatano trzy luki w jądrze

Pojawiła się nowa aktualizacja zabezpieczeń jądra Linuksa dla wszystkich obsługiwanych wydań Ubuntu. Rozwiązuje ona trzy poważne luki, dlatego użytkownicy powinni zadbać o jak najszybsze jej pobranie i zainstalowanie.

Doniesienia 9to5Linux wskazują, że poprawka naprawia luki CVE-2022-29581CVE-2022-30594 oraz CVE-2022-1116. Dwie z nich miały wysoki priorytet konieczności zaadresowania problemu ze względu na możliwość eskalacji uprawnień do roota.

Specjalista Kyle Zeng, badający problem CVE-2022-29581, odkrył, że w wybranych sytuacjach w jądrze Linuksa nie wykonuje się poprawnie zliczanie odwołań, co prowadzi do powstania luki typu use-after-free. Atakujący może ją wykorzystać do spowodowania odmowy usługi lub wykonania dowolnego kodu.

Luka CVE-2022-30594, badana przez Janna Horna, związana jest z brakiem wymuszania ograniczeń w seccomp przez jądro Linuksa. To zaś sprawia, że atakujący może ją wykorzystać do ominięcia zamierzonych ograniczeń piaskownicy seccomp.

Ostatnia luka, CVE-2022-1116, którą odkrył Bing-Jhong Billy Jheng, dotyczy podsystemu io_uring w jądrze Linuksa. Błąd powoduje przepełnienie, które można wykorzystać do spowodowania ataku typu odmowa usługi lub wykonania dowolnego kodu.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *