探索与利用:CVE-2022-0847 —— Linux 内核权限提升漏洞的复现与理解
2024-05-24 20:10:12作者:廉皓灿Ida
在信息安全领域,发现并修复漏洞是持续不断的过程。最近,一个名为 CVE-2022-0847 的严重漏洞引起广泛关注。这个漏洞,又称为 "Dirty Pipe",存在于 Linux 内核中,允许攻击者在无权限的情况下修改其他进程的内存,从而可能导致系统安全的重大威胁。本文将带你了解该漏洞,学习如何复现,并探讨其潜在影响和应用场景。
1、项目介绍
CVE-2022-0847 是由德国安全研究人员 Max Kellermann 发现的一个本地权限提升漏洞。GitHub 上的项目 imfiver/CVE-2022-0847 提供了一个简单的复现环境和步骤,帮助安全研究人员理解和测试这个漏洞。通过这个项目,我们可以直观地看到漏洞的工作原理以及它可能带来的危害。
2、项目技术分析
Dirty Pipe 漏洞主要源于 Linux 内核中的一个错误,即管道(pipe)的数据一致性没有得到正确的维护。当多个进程共享同一管道时,攻击者的进程可以篡改其他进程从管道读取的数据,导致数据污染。这可能会被用于执行任意代码,提高攻击者的权限,甚至完全控制受影响的系统。
项目提供的 Dirty-Pipe.sh 脚本是一个复现示例,它演示了如何在特定环境中创建和利用这个漏洞。
3、项目及技术应用场景
- 学术研究:对于安全研究人员来说,这个项目提供了一个宝贵的实验平台,用于深入研究漏洞的工作方式,以及开发防御策略。
- 漏洞检测:渗透测试人员可以使用这个项目来评估他们的系统是否易受此类攻击,以及时修补漏洞。
- 软件更新:Linux 发行版维护者可以借此测试补丁的效果,确保修复措施的有效性。
4、项目特点
- 简单易用:只需几个基本的命令,就能完成漏洞的复现,降低了学习和测试的门槛。
- 明确的环境要求:明确列出了复现环境,方便用户快速搭建测试环境。
- 可视化展示:提供了截图,直观展示了漏洞利用的结果,有助于理解漏洞的性质。
总的来说,imfiver/CVE-2022-0847 是一个深入了解并学习 Dirty Pipe 漏洞的好资源,无论是为了研究、教学还是实际的安全工作,都值得一试。记住,了解并防范这类漏洞对保障网络安全至关重要。因此,如果你正在使用或管理任何可能受到这个漏洞影响的 Linux 系统,请务必采取行动,及时更新内核到修复后的版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
311
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1