Выявлена уязвимость в клиентской библиотеке MySQL и MariaDB

Выявлена уязвимость в клиентской библиотеке MySQL и MariaDB

В библиотеке libmysqlclient, используемой для подключения к СУБД MySQL, MariaDB и Percona Server, выявлена уязвимость (CVE-2015-3152), позволяющая обойти создание шифрованного канала связи и организовать MITM-атаку между клиентом и СУБД.

Проблема связана с тем, что при активации в настройках установки соединения с использованием SSL, если такое соединение не удалось установить, то канал связи всё равно устанавливается, но без применения шифрования. Подобное поведение является документированным, оно было изменено в ветке MySQL 5.7, но продолжает применяться в ветках MySQL 5.5 и 5.6, сообщает opennet.ru.

Проблема была устранена в кодовой базе MySQL 5.7.3 ещё в декабре 2013 года, но не была причислена к категории уязвимостей, поэтому остаётся неисправленной в ветках MySQL 5.5/5.6, а также во всех выпусках MariaDB и Percona Server. При этом, в MariaDB поставляется несколько связующих клиентских библиотек, из которых уязвимы libmysqlclient и Connector/C, в то время как модули Connector/J и Connector/ODBC не подвержены проблеме. 

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