VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware выпустила обновление своего продукта vCenter Server, устраняющее критическую брешь, которая может привести к выполнению кода. Существует она из-за использования уязвимого стороннего компонента.

Ранее в этом месяце были обнаружены три серьезных уязвимости в нескольких реализациях Java AMF3 - последней версии Action Message Format от Adobe.

Эти бреши могут быть использованы для осуществления DoS-атак, выполнения произвольного кода и получения конфиденциальных данных. Затронутое программное обеспечение включает в себя Apache’s Flex BlazeDS, Atlassian’s JIRA, Exadel’s Flamingo, GraniteDS, Spring spring-flex и WebORB.

Также было выявлено, что одна из уязвимостей BlazeDS, известная под идентификатором CVE-2017-5641, затрагивает VMware vCenter Server, который использует BlazeDS для обработки сообщений AMF3.

Подробная информация, включающая рекомендации и детали уязвимости, опубликована в официальном сообщении VMware.

Брешь затрагивает vCenter Server версий 6.0 и 6.5; версия 5.5 и другие продукты VMware не затронуты. VMware рекомендует пользователям установить обновления 6.5c и 6.0U3b, устраняющие этот недостаток.

Согласно CERT/CC, обнаруженные дыры в безопасности также могут затрагивать продукты HPE и SonicWall.

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