В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

В промышленных VPN нашли критические RCE-уязвимости

Критические уязвимости в VPN-сервисах для промышленных предприятий позволяют потенциальному атакующему перезаписывать данные, выполнять вредоносный код или команды, а также вызывать DoS.

Поскольку с приходом COVID-19 VPN-сервисы стали одной из главных мишеней для киберпреступников, к подобным уязвимостям стоит относиться серьёзно.

«Успешная эксплуатация этих брешей позволит злоумышленнику получить прямой доступ к промышленным устройствам. Подобные атаки могут нанести физический урон», — описывают проблему безопасности исследователи из Claroty.

 

Специалисты сознательно искали уязвимости в промышленных VPN-шлюзах, используемых для доступа и мониторинга критически важных объектов вроде программируемого логического контроллера или IO-устройств (input/output).

Среди уязвимых VPN исследователи выделили Secomea GateManager M2M, промышленные VPN-серверы от Moxa и HMS Networks eCatcher VPN. Самым проблемным оказалась реализация Secomea GateManager, в ней нашли следующие бреши:

  • CVE-2020-14500 — некорректная обработка заголовков HTTP-запросов. Для эксплуатации не нужна аутентификация, атакующий может выполнить вредоносный код и получить доступ к внутренней сети жертвы.
  • CVE-2020-14508 — эта уязвимость может привести к состоянию DoS. Кроме этого, её тоже можно использовать для удалённого выполнения кода.
  • CVE-2020-14510 — жёстко запрограммированные в коде учётные данные Telnet.
  • CVE-2020-14512 — слабое хеширование, способное выдать пользовательские пароли.

К счастью, все вышеописанные уязвимости уже получили свои патчи, однако специалисты уверены, что таких дыр ещё много — их ещё предстоит выявить.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru