Критическая уязвимость в wpa_supplicant, компоненте для подключения к беспроводным сетям

Обнаружена критическая уязвимость в wpa_supplicant

В пакете wpa_supplicant, используемом для организации подключения к беспроводной сети во многих дистрибутивах Linux, BSD и Android, выявленаопасная уязвимость (CVE-2015-1863), которая потенциально может быть использована для выполнения кода злоумышленника при обработке специально оформленных данных в поле SSID при установке или обновлении информации о P2P-пирах.

Допустимый размер поля SSID составляет 32 байта, в то время как при передаче данный элемент передаётся в поле, длина которого ограничивается 8 битным счётчиком, т.е. в данном поле допустимо передать до 255 байт данных. Так как в wpa_supplicant отсутствует проверка размера данного поля, под данные размером до 255 байт отводится буфер в 32 байта, а лишние 223 байта перекроют структуры, следующие за полем SSID. В том числе может оказаться перезаписан находящийся в структуре p2p_device указатель, по которому в дальнейшем передаётся управление. Кроме того, около 150 байт перезаписывают область, находящуюся за пределами выделенного из кучи блока памяти.

В итоге, при получении от другого устройства пакета с некорректным размером SSID не исключается организация выполнения кода злоумышленника, а также модификация структур wpa_supplicant, инициирование краха или организация утечки содержимого памяти процесса. Для эксплуатации уязвимости атакующий должен быть в пределах досягаемости беспроводной сети, чтобы отправить жертве специально оформленный набор кадров, передающих информацию о P2P-связи. Атака упрощается, если устройство жертвы выполняет активные P2P-операции, такие как поиск узлов в сети (P2P_FIND) или приём запросов на соединение (P2P_LISTEN). Если P2P-операции не выполняются, эксплуатировать уязвимость значительно сложнее.

Проблеме подвержены версии wpa_supplicant с 1.0 по 2.4, собранные с опцией CONFIG_P2P (как привило, она включена по умолчанию). Исправление проблемы пока доступно только в виде патча. В качестве обходного пути защиты можно отключить P2P-режим в настройках ("p2p_disabled=1" в файле конфигурации, "P2P_SET disabled 1" в cli) или пересобрать пакет без опции "CONFIG_P2P=y". Оценить появление обновлений в дистрибутивах можно на следующих страницах: RHEL 6, RHEL 7, Ubuntu, Debian, Fedora,openSUSE, SLES, Slackware, Gentoo, CentOS, FreeBSD.

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