Устройства Cisco уязвимы к атакам

Устройства Cisco уязвимы к атакам

На конференции Zeronights 2015 Георгий Носенко, исследователь безопасности компании Digital Security, представил доклад «Cisco IOS shellcode – all-in-one», в котором рассказал о создании универсального шелл-кода, переносимого между устройствами Cisco. 

Шелл-код (от англ. shell – оболочка и code — код) — двоичный исполняемый код, обычно передающий управление командному процессору. Шелл-код может быть использован как полезная нагрузка эксплойта, обеспечивающая взломщику доступ к командной оболочке в компьютерной системе. Сетевое оборудование Cisco имеет большое разнообразие архитектур, видов и версий операционных систем (прошивок), что сильно затрудняет разработку универсального шелл-кода. Георгию удалось создать такую программу, которая может быть использована для реализации атак на разнообразные устройства Cisco под управлением Cisco IOS 15.1 и Cisco IOS XE 3.3.

В ходе доклада, на примере удаленной эксплуатации уязвимости в ПО сетевого оборудования Cisco, были продемонстрированы возможности злоумышленника, который получил полный контроль над оборудованием. Был также описан процесс создания универсального шелл-кода. Кроме того, Георгий продемонстрировал такие сценарии, при которых злоумышленник способен не только выполнять любые команды и изменять конфигурацию оборудования, но и находить другое уязвимое оборудование и атаковать его в автоматическом режиме, перенаправлять сетевой трафик. В завершение, исследователь описал возможность возникновения червя, распространяющегося по сетевой инфраструктуре от брендмауэра к роутеру, от роутера к свитчу и т.д.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru