MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

Организация MITRE опубликовала список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей и багов, которые за последние два года докучали пользователям и компаниям по всему миру. ИБ-сообщество призывают обратить внимание на эти бреши.

MITRE добавила в список не только классические уязвимости, но и ошибки конфигурации, баги, некорректную имплементацию и т. п. Вот что пишет CISA:

«Все описанные бреши в софте приводят к серьёзным проблемам. Атакующие зачастую могут воспользоваться этими уязвимостями для получения контроля над целевой системой. С их помощью злоумышленными могут также украсть данные и вызвать сбои в работе приложений».

В процессе создания списка MITRE изучила 43 996 уязвимостей, описанных Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), и отталкивалась от степени опасности. Кроме того, учитывался каталог CISA Known Exploited Vulnerabilities (KEV).

«В конечном счёте мы создали формулу, которая использовалась для расчета степени опасности уязвимостей (учитывался и балл CVSS)», — объясняют в MITRE.

В списке действительно присутствуют бреши с высокой степенью риска, поскольку они затрагивают целый спектр программного обеспечения, выпущенного за последние два года. MITRE хочет, чтобы у сообщества было чёткое понимание в отношении тех или иных проблем софта. Список выглядит так:

Место Идентификатор Имя Балл Место в KEV Место ранее
1 CWE-787 Out-of-bounds Write 63.72 70 0
2 CWE-79 Improper Neutralization of Input During Web Page Generation ('Cross-site Scripting') 45.54 4 0
3 CWE-89 Improper Neutralization of Special Elements used in an SQL Command ('SQL Injection') 34.27 6 0
4 CWE-416 Use After Free 16.71 44 +3
5 CWE-78 Improper Neutralization of Special Elements used in an OS Command ('OS Command Injection') 15.65 23 +1
6 CWE-20 Improper Input Validation 15.50 35 -2
7 CWE-125 Out-of-bounds Read 14.60 2 -2
8 CWE-22 Improper Limitation of a Pathname to a Restricted Directory ('Path Traversal') 14.11 16 0
9 CWE-352 Cross-Site Request Forgery (CSRF) 11.73 0 0
10 CWE-434 Unrestricted Upload of File with Dangerous Type 10.41 5 0
11 CWE-862 Missing Authorization 6.90 0 +5
12 CWE-476 NULL Pointer Dereference 6.59 0 -1
13 CWE-287 Improper Authentication 6.39 10 +1
14 CWE-190 Integer Overflow or Wraparound 5.89 4 -1
15 CWE-502 Deserialization of Untrusted Data 5.56 14 -3
16 CWE-77 Improper Neutralization of Special Elements used in a Command ('Command Injection') 4.95 4 +1
17 CWE-119 Improper Restriction of Operations within the Bounds of a Memory Buffer 4.75 7 +2
18 CWE-798 Use of Hard-coded Credentials 4.57 2 -3
19 CWE-918 Server-Side Request Forgery (SSRF) 4.56 16 +2
20 CWE-306 Missing Authentication for Critical Function 3.78 8 -2
21 CWE-362 Concurrent Execution using Shared Resource with Improper Synchronization ('Race Condition') 3.53 8 +1
22 CWE-269 Improper Privilege Management 3.31 5 +7
23 CWE-94 Improper Control of Generation of Code ('Code Injection') 3.30 6 +2
24 CWE-863 Incorrect Authorization 3.16 0 +4
25 CWE-276 Incorrect Default Permissions 3.16 0 -5
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