Juniper Networks выпустит второй патч

Juniper Networks выпустит второй патч

Juniper Networks выпустит второй патч

Компания Juniper Networks опубликовала новые данные о странном бекдоре, который обнаружили в коде операционной системы ScreenOS в середине декабря 2015 года. Сообщается, что по итогам проверки из системы будет удалены генераторы случайных чисел Dual Elliptic Curve (Dual_EC) и ANSI X9.31.

Пока расследованием появления в системе ScreenOS стороннего кода занимаются спецслужбы США, компания Juniper Networks провела собственное расследование.

Напомню, что в коде ScreenOS обнаружили сразу две вредоносные модификации. Первая позволяет установить несанкционированный удаленный доступ к устройству, посредством  SSH или Telnet. Эксплуатация данной бреши может привести к полной компрометации устройства. Вторая проблема еще серьезнее. Сообщается, что она позволяет хакеру получить полный доступ к системе и расшифровывать VPN-трафик, проходящий через ScreenOS  и аппаратную платформу NetScreen.

Компания Juniper Networks спешно устранила обе проблемы, однако никаких подробностей о найденных бэкдорах не раскрывала. Многие эксперты в области информационной безопасности принялись анализировать случившееся самостоятельно. И многие, включая инженера Google – Адама Ленгли (Adam Langley), пришли к выводу, что проблема, скорее всего, касается криптографически стойкого генератора псевдослучайных чисел (Dual Elliptic Curve Deterministic Random Bit Generator, Dual EC DRBG). Дело в том, что в 2013 году АНБ уже создало бекдор для алгоритма шифрования и заплатило компании RSA 10 млн долларов, за внедрение бекдора в ее инструментарии, пишет xakep.ru.

Новое сообщение от Juniper Networks подтверждает теории экспертов. Представители компании сообщают, что ими был проведен повторный детальный аудит кода операционных систем ScreenOS и Junos OS. Никаких новых инородных элементов в коде выявлено не было. Более того, инженеры компании убеждены, что повторение случившегося маловероятно: внедрить в Junos OS сторонний код практически невозможно.

Тем не менее, компания приняла решение выпустить еще один патч и исключить из состава ОС Dual_EC и ANSI X9.31, заменив их «тем же генератором случайных чисел, который широко используется в серии продуктов на базе Junos OS». Обновление будет представлено в первой половине 2016 года.

Представители компании отказались подтвердить или опровергнуть связь VPN-бэкдора с генератором случайных чисел. Остается только догадываться, решило руководство Juniper Networks перестраховаться, или эксперты были правы, и работа бэкдора действительно сопряжена с Dual_EC.

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