Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Компания Palo Alto Networks сообщила клиентам и заказчикам о доступности патчей, устраняющих критическую уязвимость в продукте Cortex XSOAR, который относиться к системам оркестровки, автоматизации и реагирования (Security Orchestration, Automation and Response, SOAR).

Проблему некорректной авторизации специалисты Palo Alto Networks выявили в ходе внутренней проверки безопасности. Уязвимости в итоге присвоили идентификатор CVE-2021-3044 и 9,8 баллов по шкале CVSS, что даёт ей статус критической.

Не прошедший аутентификацию злоумышленник может использовать брешь для выполнения несанкционированных действий через REST API. Для эксплуатации киберпреступнику нужен лишь сетевой доступ к серверу Cortex XSOAR.

«Эту уязвимость нельзя назвать проблемой удалённого выполнения кода, но атакующий может с её помощью запустить команды в Cortex XSOAR War Room», — объясняет Palo Alto Networks в официальном заявлении.

Оказалось, что брешь затрагивает версии XSOAR 6.1.0 и 6.2.0 с активной интеграцией API-ключа. Выпущенные патчи доступны для обеих этих версий. По словам Palo Alto Networks, пока нет никакой информации о реальных кибератаках, в которых эксплуатируется CVE-2021-3044.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru