Обнаружены многочисленные критические уязвимости в phpMyAdmin

Обнаружены многочисленные критические уязвимости в phpMyAdmin

Разработчики phpMyAdmin, средства управления базами данных MySQL, выпускают новые версии для двух развиваемых веток - 3.3.10.2 и 3.4.3.1. Причем все предыдущие релизы проекта имеют критичные уязвимости, а именно:



Ошибка в функции Swekey_login(), описанной в файле libraries/auth/swekey/swekey.auth.lib.php. Используя уязвимость, можно перезаписать переменные сессии, а также выполнить собственный PHP-код;

Данные, передаваемые функции PMA_createTargetTables(), описанной в файле libraries/server_synchronize.lib.php, проверяются неполностью перед вызовом функции preg_replace() с модификатором "e". Используя данную уязвимость, можно выполнить собственный PHP-код, переданный в URL через NULL-байт; 

Данные, передаваемые функции PMA_displayTableBody(), описанной в файле libraries/display_tbl.lib.php, проверяются неполностью перед их использованием для включения файлов. Таким образом, у злоумышленника появляется возможность включать в текст скрипта любые локальные файлы, сообщает сайт www.linux.org.ru.


В дополнение к вышесказанному были отмечены уязвимости в установочных скриптах, позволяющие выполнять любой PHP-код при перезаписанных переменных сессии.

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