D-Link устранила уязвимости в маршрутизаторах

D-Link устранила уязвимости в маршрутизаторах

Компания D-Link признала существование уязвимостей в некоторых моделях маршрутизаторов, и выпустила обновленные прошивки, позволяющие устранить обнаруженные проблемы. Их причиной стала небезопасная реализация управляющего протокола Home Network Administration Protocol (HNAP), что давало возможность изменения настроек устройства неавторизованным пользователям.

Производителю понадобилось несколько дней, чтобы отреагировать на сообщение об уязвимости, появившееся на сайте SourceSec Security Research. Одновременно с этой информацией в сеть была выложена программа HNAP0wn, с помощью которой можно перехватить удаленное управление маршрутизатором с такой уязвимостью.. Мнения самой компании и SourceSec о масштабе проблемы разошлись. Хакеры полагают, что под подозрением находятся все маршрутизаторы, которые выпускались D-Link с 2006 года, тогда как производитель подтвердил уязвимость только для нескольких моделей.

В официальном перечне уязвимого оборудования оказались маршрутизаторы DIR-855 (версия A2), DIR-655 (версии с A1 до A4) и DIR-635 (версия B). Затронуты оказались также три модели, выпуск которых уже прекращен – это DIR-615 (версии B1, B2 и B3), DIR-635 (версия A) и DI-634M (версия B1). Для всех вышеуказанных моделей на фирменном сайте поддержки доступны исправленные прошивки.

источник

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