D-Link исправили критическую уязвимость в DIR-маршрутизаторах

D-Link исправили критическую уязвимость в DIR-маршрутизаторах

D-Link исправили критическую уязвимость в DIR-маршрутизаторах

Тайваньский производитель сетевого оборудования D-Link выпустил обновление прошивки для нескольких своих моделей DIR-маршрутизаторов, закрывающую серьезную уязвимость, обнаруженную исследователем.

Брешь, обнаруженная Даниэлем Ромеро (Daniel Romero), основана на переполнении буфера в функции, ответственной за проверку cookie-сессий. Злоумышленник, находящийся локально или удаленно может использовать эту уязвимость для выполнения произвольного кода.

На данный момент уязвимость отслеживается как CVE-2016-5681 и затрагивает следующие модели маршрутизаторов: DIR-850L B1, DIR-822 A1, DIR-823 A1, DIR-895L A1, DIR-890L A1, DIR-885L A1, DIR-880L A1, DIR-868L B1, DIR-868L C1, DIR-817L(W) и DIR-818L(W). Это уязвимости присвоен статус «критическая».

D-Link объявили, что выпустили патчи для большинства уязвимых моделей, за исключением DIR-817 Rev. Ax и DIR-818L Rev. Bx. Обновления для этих двух моделей будут доступны в конце августа.

Так как маршрутизаторы D-Link пользуются большой популярностью, их часто анализируют исследователи в области безопасности. Компания выпустила обновление прошивки для некоторых своих продуктов в прошлом году, но не все уязвимости были закрыты.

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