SonicWall устранила уязвимость, грозящую угоном шлюзов SMA

SonicWall устранила уязвимость, грозящую угоном шлюзов SMA

SonicWall устранила уязвимость, грозящую угоном шлюзов SMA

Компания SonicWall выпустила новые прошивки для устройств SMA (Secure Mobile Access) серии 100. Пользователей призывают как можно скорее установить обновление: оно содержит патч для критической уязвимости, позволяющей захватить контроль над шлюзом безопасного доступа.

По словам разработчика, проблема CVE-2021-20034 возникла из-за неадекватного контроля доступа. Воспользовавшись этим недочетом, удаленный злоумышленник сможет обойти действующие ограничения и анонимно удалить любой важный файл.

Эксплойт не требует аутентификации и позволяет вызвать откат настроек до заводских или получить доступ к хост-системе на уровне администратора. Попыток атаки через новую брешь пока не обнаружено.

Уязвимость актуальна для SMA 200, 210, 400, 410 и 500v с прошивками следующих версий:

  • 9.0.0.10-28sv и ниже
  • 10.2.0.7-34sv и ниже
  • 10.2.1.0-17sv и ниже

Поскольку временных мер защиты SonicWall не предлагает, установка обновления в данном случае единственный выход, и сделать это рекомендуется в кратчайшие сроки. Атаки на сети через уязвимости в продуктах компании — не редкость, в том числе с целью засева программ-шифровальщиков.

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