CVE-2025-38352 ist eine Sicherheitslücke im Linux-Kernel, die in der POSIX-CPU-Timer-Behandlung begründet ist und Mitte 2025 gepatcht wurde. aktive Ausbeutung in freier Wildbahninsbesondere auf Android-Geräten. Diese Schwachstelle entsteht durch eine klassische TOCTOU-Race-Bedingung zwischen handle_posix_cpu_timers() und posix_cpu_timer_del()Dadurch entsteht ein Zeitfenster, in dem beendete Tasks falsch behandelt werden, was zu einer potenziellen Ausweitung von Privilegien oder Systeminstabilität führen kann. (turn0search0)

Für Sicherheitsingenieure, die Linux-basierte Infrastrukturen - einschließlich Cloud-, Container- und mobile Umgebungen - erstellen, bereitstellen und verteidigen, zeigt diese Schwachstelle die anhaltenden Gefahren subtiler Gleichzeitigkeitsfehler in Kernsystemkomponenten.

Den Mechanismus der Anfälligkeit verstehen

Das Herzstück der CVE-2025-38352 ist eine Time-of-Check/Time-of-Use (TOCTOU) Race ConditionEine klassische Klasse von Gleichzeitigkeitsfehlern, bei denen der Code von einer Bedingung ausgeht, die sich ändern kann, bevor die entsprechende Aktion abgeschlossen ist.

In diesem Fall führt der Kernel beim Beenden einer Aufgabe die CPU-Zeitgeberlogik aus, um die Ressourcen aufzuräumen. Da jedoch handle_posix_cpu_timers() kann aus einem Interrupt (IRQ)-Kontext aufgerufen werden, während die Aufgabe geerntet wird, und posix_cpu_timer_del() gleichzeitig ausgeführt wird, ermöglichen inkonsistente interne Zustandsprüfungen unsichere Speicherverweise und logisches Fehlverhalten. Um dies zu beheben, wurde eine Ausgang_Zustand einchecken run_posix_cpu_timers() damit die Zeitgeber nicht für eine Aufgabe verarbeitet werden, deren Beendigung garantiert ist. (turn0search0)

Race Conditions in Low-Level-Kernel-Subsystemen sind schwierig, da sie von präzisen Scheduling-Interleavings und Parallelitätspfaden abhängen, die bei typischen Scans und statischen Analysen oft übersehen werden.

Warum CVE-2025-38352 kritisch ist

Die Rennbedingungen werden oft unterschätzt, aber sie sind eine eine Klasse von Fehlern in Betriebssystemen mit hoher Auswirkunginsbesondere, wenn sie in Komponenten wie der CPU-Zeitsteuerung oder der Task-Lebenszyklusverwaltung auftreten. Frühere Kernel-Race-Conditions (z. B. CVE-2014-3153) haben zu lokaler Privilegienerweiterung oder sogar Kernel-Paniks geführt, wenn sie missbraucht wurden.

Die Sicherheitslücke ist bestätigt worden aktiv genutzt in freier Wildbahn. Sicherheitsberichten zufolge tauchte er in der Android-Sicherheitsbulletin für September 2025Dies zeigt, dass Angreifer diese Race Condition verketten, um Sandboxen zu umgehen und ihre Rechte zu erhöhen, ohne dass ein Fernzugriff erforderlich ist. (turn0search1)

Darüber hinaus hat die U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) CVE-2025-38352 zu seinem Katalog bekannter ausgenutzter Sicherheitslücken (KEV)und unterstreicht damit die Priorität von Abhilfemaßnahmen in Unternehmen und Behörden. (turn0search0)

Ausnutzungsmechanismen und Bedrohungsszenarien

Die klassische Remotecodeausführung ist hier zwar nicht direkt möglich, lokale Angreifer-wie z. B. kompromittierte Benutzer, unprivilegierte Prozesse in mandantenfähigen Umgebungen oder bösartige Anwendungen auf Android- können dieses Rennen missbrauchen:

• Absturz des Kernels (was zu einer Dienstverweigerung führt)
• Prozess-Sandboxen entkommen (Android)
• Unerwünschtes Kernelverhalten auslösen
• Versuch der lokalen Privilegienerweiterung

Die Angriffskette besteht im Allgemeinen darin, die Task-Exit- und Timer-Löschroutinen zu überrennen und das Fenster auszunutzen, in dem das Timer-Subsystem Zustandsübergänge falsch behandelt.

Ein Beispiel für ein übergeordnetes Ausnutzungsmuster ist:

c

// Vereinfachtes Race-Window-Muster if (task->active_timer) { // time-of-check delete_timer(task->timer); // time-of-use // Unsicher, wenn gleichzeitige Timer-Bereinigung die Aufgabe einholt}

Um dies zuverlässig zu erkennen und auszulösen, sind präzise Bedingungen erforderlich, die oft durch Multi-Core-Thread-Stress erreicht werden, aber dieses Muster zeigt, wie der Fehler durch Ungleichzeitigkeit entsteht.

Betroffene Systeme und Patch-Anleitung

Zu den anfälligen Systemen gehören Linux-Kernel, die den Mitte 2025 bereitgestellten Fix nicht enthalten, insbesondere Kernel, die ohne das Ausgang_Zustand Prüfung in POSIX-CPU-Timer-Bereinigungsroutinen. Dies wirkt sich auf eine breite Palette von Umgebungen aus:

• Android-Geräte vor dem Sicherheitsupdate vom September 2025
• Linux-Distributionen, die den Patch nicht zurückportiert haben (Debian, Ubuntu, Red Hat, SUSE, Amazon Linux, etc.)
• Container-Hosts und Cloud-Instanzen mit anfälligen Kernel-Versionen

Der Patch behebt das Problem durch Hinzufügen einer Ausgang_Zustand prüfen, um sicherzustellen, dass die Zeitgeber nur verarbeitet werden, wenn die Aufgaben vollständig aktiv sind, wodurch das unsichere Wettlauffenster beseitigt wird. Sicherheitsingenieure sollten das sicherstellen:

• Host-Systeme erhalten die entsprechenden Upstream-Kernel-Updates
• Android-Geräte sind auf den Sicherheitspatch 2025-09 oder höher aktualisiert
• Container- und Orchestrierungsplattformen erzwingen Host-Kernel-Patching

Vergleich mit anderen Kernel-Gleichzeitigkeitsproblemen

Um die Auswirkungen von Race Conditions zu kontextualisieren, betrachten Sie andere Kernel-Fehler wie CVE-2024-1086die eine Privilegienerweiterung über andere Kernel-Mechanismen beinhaltete. Race Conditions treten oft zusammen mit Use-after-free auf und können subtiler sein als eine einfache Speicherbeschädigung. Geeignete Synchronisationsprimitive und eine sorgfältige Zustandsverwaltung sind unerlässlich.

Nachfolgend finden Sie eine Vergleichstabelle der für die Kernel-Sicherheit relevanten Klassen von Gleichzeitigkeitsfehlern:

Wettlaufbedingungen wie CVE-2025-38352 sind gefährlich, weil sie dazu führen können, dass Muster für die Verwendung nach der Freigabe und andere ausnutzbare Nebeneffekte, wenn ein Angreifer sie unter bestimmten Bedingungen auslöst.

Nachweis und Proof-of-Concept-Ansätze

Aufgrund der Gleichzeitigkeit dieses Fehlers ist die Erkennung nicht trivial:

• Stresstests bei hoher Gleichzeitigkeit auf Mehrkernsystemen verbessern die Abdeckung
• Dynamische Analysewerkzeuge zur Simulation von verschachtelten Ausführungspfaden
• Fuzzing-Frameworks, die auf Rennfenster abzielen

Hier ein grundlegendes Konzept zur Veranschaulichung von Gleichzeitigkeitsstress:

bash

#!/bin/bash

Einfache Gleichzeitigkeits-Stress-Schleife

while true; do for i in {1..4}; do taskset -c $i ./race_test_binary &done wait done`

Dadurch wird die Schwachstelle nicht direkt ausgenutzt, aber die Anzahl der parallel laufenden Zeitsteuerungsvorgänge und Exit-Operationen erhöht sich - und damit die Wahrscheinlichkeit, dass beim Testen Zeitfenster ausgelöst werden.

Abmilderungs- und Verteidigungsstrategien

Die Behebung der Schwachstelle umfasst die Anwendung des Kernel-Patches und die Aktualisierung der betroffenen Systeme. Sicherheitsingenieure sollten dies ebenfalls berücksichtigen:

• Kernel-Konfigurationen härten (Debug-Schnittstellen deaktivieren)
• Begrenzung der Ausführung von unprivilegiertem Code auf Hosts
• Kernel-Protokolle auf Anomalien überwachen wie Panik oder Watchdog-Timeouts
• Minimale Privilegien durchsetzen für lokale Nutzer, um den Explosionsradius von LPE-Versuchen zu verringern

Ein präventives Verteidigungsmuster zur Erkennung lokaler Wettläufe könnte Kernel-Laufzeit-Integritätswerkzeuge wie eBPF oder LKRG nutzen, um auf verdächtiges Timer-Cleanup-Verhalten zu achten.

Penligent: KI-gesteuerte Erkennung und Risikopriorisierung für CVEs

In großen Codebasen und Infrastrukturen ist es schwierig und fehleranfällig, subtile Gleichzeitigkeitsprobleme wie CVE-2025-38352 manuell zu finden. KI-gestützte Plattformen wie Sträflich können helfen:

• Analyse komplexer modulübergreifender Codepfade um potenzielle Rennbedingungen zu identifizieren
• Abgleich von Mustern mit historischen CVE-Daten und Exploit-Signaturen
• Priorisierung von Hochrisikoströmen für die Sicherheitsüberprüfung
• Integration in CI/CD-Pipelines, um unsichere Muster vor der Bereitstellung zu erkennen

Da Race Conditions oft von komplizierten Interaktionen zwischen Funktionen und Kontexten abhängen, ist die KI-gestützte Analyse besonders wertvoll, um verdächtige Muster zu erkennen, die von der traditionellen statischen Analyse übersehen werden, insbesondere in Sprachen und Umgebungen wie Kernel C.

Verwandte Schwachstellen, die überwacht werden sollten

Während CVE-2025-38352 in erster Linie eine Wettlaufbedingung ist, sind andere Kernel-Fehler wie CVE-2025-38499 (eine Schwachstelle bei der Überprüfung von Berechtigungen) zeigen, wie wichtig es ist, dass die Systeme ständig gepatcht und auf lokale Eskalationspfade überwacht werden. Solche schwerwiegenden Fehler treten oft in Verbindung mit anderen Schwachstellen in einem Angriffsszenario auf.

Ständige Wachsamkeit und Patch-Verwaltung bleiben Kernelemente einer wirksamen defensiven Sicherheit.

Schlussfolgerung

CVE-2025-38352 ist vielleicht kein einfaches Remote-Exploit, aber seine Ausnutzung in freier Wildbahn und seine weitreichenden Auswirkungen auf Linux- und Android-Kernel machen es zu einer wichtigen Fallstudie für modernes Schwachstellenmanagement. Für Sicherheitsingenieure ist es von großer Bedeutung, die Mechanismen von Race Conditions zu verstehen und über automatisierte Tools zur Erkennung und Priorisierung solcher Schwachstellen zu verfügen - beispielsweise durch den Einsatz von Plattformen wie Penligent -, um komplexe Infrastrukturen zu schützen.

Promptes Patchen, Laufzeitüberwachung und architektonische Härtung sind unerlässlich, um das Risiko der Privilegieneskalation zu mindern und die Systemintegrität in heterogenen Umgebungen zu gewährleisten.