Взломщики атакуют уязвимости в продуктах Fortinet, JetBrains, Microsoft

Взломщики атакуют уязвимости в продуктах Fortinet, JetBrains, Microsoft

По итогам прошлого месяца список трендовых уязвимостей, который ведет Positive Technologies, подрос на пять позиций. Наиболее опасными были признаны активно эксплуатируемые дыры в продуктах Fortinet, JetBrains и Microsoft.

Трендовыми уязвимостями эксперты называют проблемы безопасности, которые злоумышленники уже используют или, согласно прогнозам, будут использовать в ближайшем будущем. Во избежание неприятностей их нужно как можно скорее устранить на местах или как минимум принять временные меры защиты.

Мартовский список приоритетного патчинга возглавила грозящая RCE возможность инъекции SQL-кода в FortiClient EMS (CVE-2023-48788, 9,8 балла по шкале CVSS). Эксплойт осуществляется подачей вредоносного SQL-запроса на порт 8013; в случае успеха автор атаки сможет развить ее и реализовать недопустимые для жертвы события. Обновления с патчем доступны на сайте Fortinet.

Удаленно выполнить сторонний код позволяет также CVE-2024-27198 в JetBrains TeamCity (обход аутентификации, 9,8 балла CVSS). Как оказалось, дефолтный порт 8111 (HTTP/S) сервера доступен из интернета; автор атаки может сгенерировать особый URL, напрямую обратиться к критически важной конечной точке, создать нового пользователя-админа или новый токен доступа и захватить контроль над системой.

Проблему усугубляет тот факт, что организации зачастую используют TeamCity для сборки софта. В этом случае злоумышленник сможет внедрить вредоносные функции в продукты своей жертвы и реализовать атаку на цепочку поставок, получив доступ также к инфраструктуре клиентов ИТ-компании.

Поиск по Shodan выявил в Сети 28,8 тысяч потенциально уязвимых устройств. Патч включен в состав обновления 2023.11.4 для TeamCity.

Три уязвимости в продуктах Microsoft, которые PT добавила в свой список, могут оказаться актуальными для 1 млрд устройств. Если верить The Verge, им подвержены все устаревшие версии Windows.

Возможность повышения привилегий, объявившуюся в компоненте ядра AppLocker (CVE-2024-21338, 7,8 балла), обнаружила еще до выхода патча кибергруппа Lazarus. Эксплойт помогает ей внедрять руткит FudModule, с его помощью закрепляться на узле и развивать атаку на целевые компании.

Уязвимость удаленного выполнения кода CVE-2024-21378 в Microsoft Outlook (8,0 балла) взломщики обычно используют после получения первичного доступа к инфраструктуре. Эксплойт может привести к реализации недопустимых для жертвы инструмент пентеста Ruler, однако подобные opensource-утилиты — палка о двух концах, ими также пользуются злоумышленники.

Уязвимость CVE-2023-36424 в драйвере ядра clfs.sys (7,8 балла) позволяет повысить привилегии в системе до максимума. В результате автор атаки получит полный контроль над узлом.

Патчи для CVE-2024-21338 и CVE-2024-21378 вышли в минувшем феврале, для CVE-2023-36424 — в ноябре прошлого года. Тем, кто их еще не применил, рекомендуется сделать это в кратчайшие сроки.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Целый ряд продуктов на платформе Security Vision успешно прошел экспертную проверку и отмечен в реестре российского ПО как использующий технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект применяется в следующих средствах защиты информации на платформе Security Vision:

1. Средства управления киберинцидентами

IRP | SOAR | NG SOAR;

2. Средства анализа киберугроз

TIP | UEBA | AD+ML;

3. Средства управления процессами кибербезопасности

GRC | SGRC | Auto-SGRC | Auto-Compliance.

Перечисленные средства защиты позволяют решать следующие задачи:

1) Средства управления киберинцидентами (международная классификация: SOAR | NG SOAR - Security Orchestration, Automation and Response, IRP - Incident Response Platform, SIEM - Security information and event management, AM – Asset Management, CMDB, VM – Vulnerability Management и VS – Vulnerability Scanner) предназначены для централизованной координации и управления (оркестровки) средствами защиты информации, автоматизации всех этапов реагирования на инциденты ИБ (выявление, анализ, локализация, устранение инцидента, восстановление после инцидента, выполнение пост-инцидентных действий), роботизации действий специалистов по реагированию, управления событиями / инцидентами ИБ, активами и уязвимостями, автоматизации обмена информацией с регуляторами (НКЦКИ, ФинЦЕРТ).

2) Средства анализа киберугроз (международная классификация: TIP - Threat Intelligence Platform, UEBA - User and Entity Behavior Analytics, AD+ML – Anomaly Detection with Machine Learning) предназначены для сбора и обработки аналитических данных о киберугрозах (киберразведка), обнаружения киберугроз с применением технологий поведенческого анализа, выявления аномалий и машинного обучения.

3) Средства управления процессами кибербезопасности (международная классификация: SGRC - Security Governance, Risk Management and Compliance; GRC - Governance, Risk Management and Compliance) предназначены для автоматизации управления кибербезопасностью (CM – Compliance Management, BCP – Business Continuity Plan, Audit), рисками (кибербезопасности RM – Risk Management, операционными ORM – Operational Risk Management, согласно 716-П ЦБ РФ), соответствием законодательству (требованиям НПА, включая 187-ФЗ, приказы ФСТЭК и др.) и стандартам (требованиям НМД, включая различные ISO, NIST, ГОСТ и др.).

В качестве используемых технологий ИИ и ML (Machine learning) активно применяются нейросети (включая рекуррентные архитектуры), алгоритмы решающих деревьев, методы градиентного спуска, методы опорных векторов и другие.

Методы ИИ и машинного обучения используются в Security Vision как независимо, так и совместно с линейными алгоритмами: правилами корреляции, сигнатурным анализом, деревьями решений и др. для получения максимально полной картины относительно объектов наблюдения или для выявления сработок/рекомендаций, где нет возможности применить набор заранее подготовленных правил/условий или они не дают максимально полный и адаптивный к изменениям результат.

Дополнительно к моделям искусственного интеллекта, компания разрабатывает и применяет в продуктах Security Vision алгоритмы централизованного управления моделями ИИ и ML, в том числе автоматическое переобучение моделей на данных Заказчика, а также автоматический подбор параметров моделей для более качественной адаптации и применения моделей к каждой уникальной инфраструктуре и изменениям внутри информационных потоков, изменениям легитимной и не легитимной активности. Что позволяет продуктам Security Vision автоматически адаптироваться под ландшафт данных Заказчика, выдавая более точные модели и более высокие результаты.

«Согласно классическому треугольнику связей, продукты Security Vision развиваются в направлении технологий реагирования (Security orchestration tools), процессов автоматизации (Governance, risk management and compliance) и аналитики больших данных (Security data analysis). Внедрение и совершенствование механизмов искусственного интеллекта – важнейшая составляющая этого развития, позволяющая обеспечить качественно более высокую эффективность в решении задач кибербезопасности по всем трем направлениям, что особенно актуально в свете растущего числа киберугроз и нехватки квалифицированных кадров у российских компаний. Теперь системы Security Vision первыми в своих классах на государственном уровне признаны использующими ИИ и ML. Это является для нас сильным стимулом, чтобы вести еще более активную работу по их развитию и, как следствие, по обеспечению информационной безопасности отечественных организаций», – прокомментировала директор по продуктам Security Vision Анна Олейникова.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru