Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Компания Oracle представила крупнейшее в истории обновления с исправлением проблем безопасности в Java SE - Java SE 7 Update 13 и Java SE 6 Update 39, в которых устранено 50 уязвимостей, 26 из которым присвоен максимальный уровень опасности (CVSS Score 10.0), подразумевающий возможность выхода за пределы изолированного окружения виртуальной машины и инициирования выполнения кода в системе при обработке специально оформленного контента.

Изначально, выпуск обновлений был запланирован на 19 февраля, но был выпущен раньше срока, так как одна критическая уязвимость, исправленная в браузерном Java-плагине, имеет характер zero-day проблемы, для которой в сети уже зафиксированы факты эксплуатации. Все критические проблемы подвержены удалённой эксплуатации без необходимости аутентификации. 23 критические уязвимости проявляются на стороне клиента при обработке в браузерном плагине специально оформленного Java Web Start приложения или Java-апплета, трём проблемам подвержены как клиентские, так и серверные системы (эксплуатация через обращение к серверному API), передает uinc.ru.

Отдельно отмечаются 2 уязвимости в серверном компоненте JSSE (Java Secure Socket Extension). Из общего числа проблем 49 уязвимостей могут быть эксплуатированы удаленно с вектором атаки через сеть без предварительной аутентификации. 39 уязвимостей выявлено в Java Runtime Environment, а 11 в JavaFX. Из уязвимостей в JRE две проблемы найдены в 2D-подсистеме, 4 в CORBA, 4 в AWT, 10 в Deployment Toolkit, 3 в JMX, 5 в библиотеках, 2 в JSSE, 1 в Java Beans, 1 в системе скриптинга, 1 в звуковой подсистеме, 1 в инсталляторе, 1 в JAX-WS, 1 в JAXP, 1 в RMI, 1 в сетевой подсистеме.

В анонсе Oracle отмечается, что опасность эксплуатации проблем безопасности снижена благодаря тому, что начиная с Java SE 7 Update 11 был изменён предлагаемый по умолчанию уровень безопасности. Если ранее при выполнении апплетов использовался средний уровень безопасности, то теперь задействован наивысший уровень, включающий дополнительные проверки и требующий обязательного ручного подтверждения запуска в браузере неподписанных апплетов, приложений Java Web Start или JavaFX. Тем не менее, Адам Говдяк (Adam Gowdiak), известный польский исследователь безопасности, недавно заявил, что уровни безопасности можно обойти и они эффективны только в теории.

На практике же, достаточно быстро удалось найти уязвимость, позволяющую обеспечить выполнение вредоносного ПО даже при активации наивысшего уровня защиты, вообще запрещающего запуск неподписанных апплетов. Используя указанную уязвимость вредоносное ПО как и раньше может запускаться с открытой страницы, абсолютно незаметно для пользователя.

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