Внутренняя исследовательская модель Anthropic обнаружила критическую уязвимость в сетевом стеке ядра Linux и смогла создать рабочий эксплойт для удаленного получения прав root. На подготовку атаки у нее ушло около 53 минут.
Уязвимость связана с ошибкой типа use-after-free, возникшей из-за состояния гонки в сетевом стеке. Она позволяла удаленному атакующему отправлять специально подготовленные пакеты на сервер, который принимает подключения по протоколу Multipath TCP, и выполнять команды с максимальными привилегиями. Проблема появилась в коде еще в 2015 году и сохранялась в Linux около 11 лет. Ее опасность оценивается в 9,8 балла из 10 по шкале CVSS.
Для атаки не требовались учетные данные или какие-либо действия со стороны пользователя. Claude подготовила эксплойт, состоящий из двух этапов. Сначала модель нашла способ обойти KASLR — механизм защиты, который случайным образом размещает важные области памяти ядра. Для этого ей потребовалось около 48 минут. Затем она использовала ту же ошибку, чтобы изменить ход выполнения программы и добиться запуска команды от имени root. Этот этап занял еще примерно пять минут.
Особенность уязвимости заключалась в том, что неудачная попытка эксплуатации не приводила к сбою всей системы. Поэтому атакующий мог повторять запросы, пока не добивался нужного результата.
Anthropic сообщила об ошибке разработчикам Linux. Уязвимость зарегистрировали под номером CVE-2026-98432. Исправление включили в основную ветку ядра и перенесли во все поддерживаемые стабильные ветки.
Linux стал лишь одним из направлений исследования. В той же работе Anthropic описала пять цепочек атак, созданных с помощью Claude. Они затрагивали Chrome, Safari, Android, Windows и Linux. Среди продемонстрированных сценариев были выполнение кода через браузер, обход экрана блокировки Android и удаленный отказ в обслуживании Windows-серверов.
По оценке Anthropic, современные ИИ-модели уже способны не только находить отдельные ошибки в программном обеспечении, но и объединять несколько уязвимостей в работающие цепочки атак. Компания считает, что такие возможности можно использовать и для защиты: автоматизированный поиск ошибок позволит разработчикам обнаруживать и устранять проблемы до того, как ими воспользуются злоумышленники.
Читайте также: DeepSeek выпустила ИИ-агента для программирования