6 миллионов устройств по-прежнему уязвимы из-за бага трехлетней давности

6 миллионов устройств по-прежнему уязвимы из-за бага трехлетней давности

Специалисты Trend Micro доказывают, что опасность могут представлять не только свежие 0day уязвимости. Более 6 миллионов смартфонов, роутеров, умных телевизоров и прочих IoT-устройств находятся под угрозой из-за бага, обнаруженного и исправленного еще три года назад.

RCE-уязвимость была обнаружена в Portable SDK для UPnP еще в 2012 году. Тогда выяснилось, что опасность представляет библиотека libupnp, которая используется самыми разными устройствами для стриминга медиафайлов в сеть. Проблема касается переполнения буфера в Simple Service Discovery Protocol (SSDP), что потенциально позволяет хакерам перехватить контроль над девайсом, на котором работает уязвимый SDK, пишет xakep.ru.

Согласно данным исследователей, уязвимость была обнаружена и исправлена в 2012 году, однако многие приложения по сей день используют старую версию библиотеки. Таким образом, удаленное исполнение кода по-прежнему возможно через этот древний баг.

«Мы обнаружили 547 приложений, которые до сих пор используют уязвимую версию libupnp. 326 из них доступны в магазине Google Play», — пишет аналитик мобильного подразделения Trend Micro Вио Чжан (Veo Zhang).

Наиболее популярным среди подверженных уязвимости приложений было китайское QQMusic, которым только в Китае пользуются более 100 млн человек. Разработчики QQMusic исправили проблему совсем недавно, после получения предупреждения от Trend Micro.

Еще один крупный игрок, недавно находившийся в зоне риска – приложение Netflix, скачанное миллионы раз. Относительно Netflix специалисты Trend Micro пишут:

«Разбирая случай Netflix, мы пришли к выводу, что они используют собственный форк библиотеки libupnp, так как их API не содержит новейших версий libupnp. Тем не менее, собственный форк компании содержит те же самые исправления, что и официальные версии libupnp. Мы полагаем, что Netflix более не подвержен RCE-атакам, связанным с данной уязвимостью».

Однако авторы множества других популярных приложений следят за обновлениями куда хуже, чем разработчики QQMusic и Netfix. К примеру, nScreen Mirroring компании Samsung, CameraAccess Plus и Smart TV Remote до сих пор работают со старой, уязвимой версией библиотеки libupnp.

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