GNU InetUtils telnet守护进程(telnetd)中发现了一个严重的安全漏洞,该漏洞潜伏了近11年未被发现。
这个漏洞编号为CVE-2026-24061,在CVSS评分系统中被评为9.8分(满分10.0分)。该漏洞影响GNU InetUtils从1.9.3版本到2.7版本(含)的所有版本。
根据美国国家标准与技术研究院(NIST)国家漏洞数据库(NVD)的描述:"GNU Inetutils 2.7及之前版本的Telnetd允许远程攻击者通过在USER环境变量中使用'-f root'值来绕过身份验证。"
GNU贡献者Simon Josefsson在oss-security邮件列表中发布的帖子中表示,该漏洞可被利用来获取目标系统的root访问权限。
漏洞原理分析
telnetd服务器会调用/usr/bin/login程序(通常以root权限运行),并将从客户端接收到的USER环境变量值作为最后一个参数传递。
如果客户端提供精心构造的USER环境变量值"-f root",并通过telnet(1)的-a或--login参数将这个USER环境变量发送到服务器,客户端将自动以root身份登录,绕过正常的身份验证过程。
这种情况发生的原因是telnetd服务器在将USER环境变量传递给login(1)之前没有对其进行清理,而login(1)使用-f参数来绕过正常身份验证。
漏洞历史与发现
Josefsson还指出,该漏洞是在2015年3月19日的源代码提交中引入的,最终在2015年5月12日发布的1.9.3版本中出现。安全研究员Kyu Neushwaistein(又名Carlos Cortes Alvarez)于2026年1月19日发现并报告了这个漏洞。
缓解措施与应对方案
作为缓解措施,建议用户应用最新的补丁,并限制对telnet端口的网络访问,仅允许可信客户端连接。作为临时解决方案,用户可以禁用telnetd服务器,或者让InetUtils telnetd使用不允许使用'-f'参数的自定义login(1)工具。
威胁情报公司GreyNoise收集的数据显示,在过去24小时内,已观察到21个独特IP地址尝试利用该漏洞执行远程身份验证绕过攻击。这些IP地址来源于香港、美国、日本、荷兰、中国、德国、新加坡和泰国,均已被标记为恶意。
Q&A
Q1:CVE-2026-24061漏洞的影响范围有多大?
A:该漏洞影响GNU InetUtils从1.9.3版本到2.7版本(含)的所有版本,在CVSS评分系统中被评为9.8分(满分10.0分),属于严重级别漏洞。攻击者可以利用此漏洞绕过身份验证直接获得root权限。
Q2:攻击者是如何利用GNU InetUtils telnet漏洞的?
A:攻击者通过在USER环境变量中设置"-f root"值,并使用telnet的-a或--login参数将此环境变量发送到服务器。由于telnetd服务器未对USER环境变量进行清理就传递给login程序,导致攻击者可以绕过正常身份验证直接以root身份登录。
Q3:如何防护GNU InetUtils telnet漏洞攻击?
A:建议立即应用最新安全补丁,限制telnet端口的网络访问仅允许可信客户端。临时解决方案包括禁用telnetd服务器,或使用不支持'-f'参数的自定义login工具。目前已有来自多个国家的恶意IP正在尝试利用此漏洞。
好文章,需要你的鼓励
理光欧洲CIO尼克·皮尔森正领导公司从制造型企业向服务型组织的重大转型。他负责为欧洲1.7万员工提供技术服务,管理约200个应用程序。皮尔森的工作分为两部分:传统CIO职责和面向客户的技术销售。公司55%收入已来自服务业务,通过收购和新服务开发实现增长。他制定了双重IT策略,专注运营卓越和业务增长,并建立AI委员会探索新兴技术机会。
这项研究提出了ArtLLM框架,能够仅从图片或文本描述快速生成具有真实运动能力的3D物体。通过将3D结构信息转化为语言模型可理解的文本格式,结合多任务学习和物理约束校正,该方法在部分布局预测和关节预测方面显著优于现有技术,单个物体生成时间仅需19秒。机器人实验验证了生成物体的真实性,为游戏开发、机器人训练和工业仿真等应用提供了高效解决方案。
经过数月法律纠纷后,诺和诺德与远程医疗公司Hims & Hers重新达成合作协议,共同销售GLP-1激动剂减肥药物。Hims将能够销售诺和诺德的注射和口服司美格鲁肽产品,包括治疗2型糖尿病的Ozempic和治疗肥胖的Wegovy。根据新协议,Hims将不再销售复合版本的司美格鲁肽,此前这一做法引发了双方诉讼。诺和诺德表示此次和解对美国患者是重大胜利,将扩大获得FDA批准药物的渠道。
比利时鲁汶大学联合意大利博洛尼亚大学开发出革命性的机器学习辅助射线追踪框架,将无线网络传播建模的计算速度提升1000倍。该技术通过智能采样替代传统暴力搜索,在保持物理准确性的同时大幅提高计算效率,为5G/6G网络部署和工业物联网应用提供重要技术支撑,研究成果已完全开源。