最近出现了一种新的趋势,多个 Linux 内核(Linux Kernel)漏洞被误发到公开的 Linux 内核邮件列表(Linux Kernel Mailing List,LKML)上。这些漏洞的细节本应在修复就绪后再公开,近期却接连有几次被提前发到公开邮件列表,而没有先走私密的安全披露渠道。
正文
看似一场意外,一夜之间,若干新的 Linux 内核漏洞报告被发送到了公开的 Linux 内核邮件列表,而不是私有的安全邮件列表。这些漏洞尚未在主线(mainline)上修复,但至少在某些情况里,相关补丁正在测试中,或已排入 "-next" 分支。CVSS 评分最高达到 9.0。


Trend Micro 的 Zero Day Initiative(ZDI)把多份漏洞报告发到了公开的 Linux 内核邮件列表(LKML),而不是通常的私有安全邮件列表。这看起来像是个失误,Linux 内核二号人物 Greg Kroah-Hartman 对每一份报告都作出了回应,询问它们为何被提交到公开邮件列表。
新披露的漏洞包括:
- ZDI-CAN-33549 是一个 CVSS 9.0 评分漏洞,由于整数下溢(integer underflow)可导致 SMB Direct 远程代码执行。针对该漏洞,原本有一个补丁位于面向 Linux v7.5 的代码 Git 分支中,但现在预计会被加快推进到主线。
- ZDI-CAN-33774 是 KSMBD 中的竞态条件,可导致远程代码执行。这是另一个 CVSS 9.0 评级的漏洞。
- ZDI-CAN-33367 是网络代码中 skbuff 的 skb_zerocopy 漏洞,可导致本地权限提升。对于该漏洞,Linux 内核开发者上周已从另一个来源收到关于同一问题的安全报告,预计很快会发布补丁。
- ZDI-CAN-34068 是 VMWGFX VMware 图形驱动中的一个越界写入(out-of-bounds write)缺陷,可导致本地权限提升。
- ZDI-CAN-34076 是 NVMET 代码中的未初始化资源问题,可导致信息泄露。
- ZDI-CAN-32005 也在一天前被发到邮件列表,是一个 search-domain TCP 查询栈缓冲区溢出漏洞,可导致本地权限提升。
在 AI 驱动的世界里,漏洞和安全报告依旧源源不断地出现。
评论
多数人用讽刺和怀疑态度看待这则 AI 发现 Linux 内核漏洞的消息,认为 Trend Micro 是在借恐慌营销;另一种意见则从公开披露机制与内核报告政策出发,觉得漏洞被公开并不意外,且实际影响有限。
怀疑 Trend Micro 借 AI 安全概念制造恐慌并推销产品
- 有评论把报道中的“意外”视为营销话术,怀疑 AI 公司故意渲染恐慌,好让外界购买其安全产品自保(较多人)。 > 我已经多疑到会责怪 AI 公司试图制造恐慌,并喊出“买我们的产品来拯救你自己”(@NooneAtAll3)
- 也有观点认为文章标题应直接点名 Trend Micro 以便“示众”,并批评相关做法业余;还有人注意到 Trend Micro 官网正大幅宣传与 Anthropic 合作的“AI 原生安全”,似乎印证了这种营销动机(少数人)。
认为漏洞公开并不意外,只是公开披露机制与常规流程的结果
- 有人指出 HackerOne 的披露流程本就完全公开,因此相关 Linux 漏洞会被看到并不奇怪;同时 Linux 也已不再作为 HackerOne 的合作产品(少数人)。
- 有评论用反讽语气称,从技术安全角度看这是个“好季节”,暗示近期漏洞与披露风波接连不断,社区对此已司空见惯(高赞)。 > 从技术安全角度看,这真是个好季节(@ivanmontillam)
认为严重漏洞实际影响面有限,问题集中在特定内核子系统
- 有评论分析,最严重的漏洞位于 SMB 与 KSMBD 的内核空间实现中,基本不影响不使用 KSMBD 的用户;其余多为本地提权漏洞,且已有两条报告被删除(较多人)。 > 最严重的漏洞都在 SMB 和 KSMBD 的内核空间实现里,我认为不影响任何不使用 KSMBD 的人(@lynndotpy)
- 还有人以提问方式主张,内核里的 SMB 实现本就该被移出内核,以降低攻击面(少数人)。
认为文章近乎恶搞,所谓漏洞披露并非真正新闻
- 有人质疑文章近乎恶搞,认为所谓漏洞披露就像宣称“Linux 源代码泄露”一样,本来就不是什么大新闻(少数人)。 > 这就像是在说“Linux 源代码泄露”一样(@VCFundedGenYer)
有价值的补充
- Linux 内核已调整漏洞报告政策:借助 AI 发现的漏洞应报告到公开邮件列表,因为此前私有安全邮件列表被大量针对同一漏洞的重复报告淹没(@wongarsu)。
- 也有人直接追问这些漏洞报告本身是不是由 AI 提交的,与社区对 AI 生成报告的警惕相呼应(@extraextra)。