Критические уязвимости обнаружены в маршрутизаторах Cisco

Критические уязвимости обнаружены в маршрутизаторах Cisco

Критические уязвимости обнаружены в маршрутизаторах Cisco

Исследователи обнаружили несколько критических уязвимостей в маршрутизаторах Cisco для малого бизнеса. Компания выпустила патчи для некоторых из них.

Согласно опубликованной Cisco в среду информации, маршрутизаторы RV110W, RV130W и RV215W содержат уязвимость (CVE-2015-6397), позволяющую злоумышленнику повысить привилегии до root-доступа.

Также Cisco проинформировали о критической уязвимости в RV180 и RV180W VPN-роутерах. Эта брешь позволяет удаленно выполнить произвольный код с привилегиями суперпользователя (CVE-2016-1430).

Те же RV- модели маршрутизаторов подвержены другой уязвимости, носящей высокую степень риска (CVE-2016-1429). Она может быть использована для обхода каталогов и доступа к произвольным файлам в системе.

Маршрутизаторы RV110W, RV130W и RV215W имеют уязвимость средней степени риска, которая позволяет злоумышленнику локально ввести произвольные команды, которое устройство выполнит.

Cisco выпустила обновления прошивки для маршрутизаторов RV110W, RV130W и RV215W, но заявила, что для моделей RV180 и RV180W патчи не выйдут, так как они больше не продаются.

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