Роутеры Asus RT уязвимы перед CSRF- и XSS-атаками

Роутеры Asus RT уязвимы перед CSRF- и XSS-атаками

Роутеры Asus RT уязвимы перед CSRF- и XSS-атаками

Еще в январе 2017 года исследователи компании Nightwatch Cybersecurity обнаружили ряд уязвимостей более чем в сорока моделях роутеров Asus RT. Так как исследователи незамедлительно уведомили разработчиков Asus о проблемах, в марте 2017 года компания выпустила обновленную версию прошивки.

Ниже можно увидеть список уязвимых устройств (специалисты подчеркивают, что он неполон). Всем владельцам роутеров данных моделей рекомендуется проверить версию прошивки и убедиться, что она не ниже v3.0.0.4.380.7378.

  • RT-AC51U
  • RT-AC52U B1
  • RT-AC53
  • RT-AC53U
  • RT-AC55U
  • RT-AC56R
  • RT-AC56S
  • RT-AC56U
  • RT-AC66U
  • RT-AC68U
  • RT-AC68UF
  • RT-AC66R
  • RT-AC66U
  • RT-AC66W
  • RT-AC68W
  • RT-AC68P
  • RT-AC68R
  • RT-AC68U
  • RT-AC87R
  • RT-AC87U
  • RT-AC88U
  • RT-AC1200
  • RT-AC1750
  • RT-AC1900P
  • RT-AC3100
  • RT-AC3200
  • RT-AC5300
  • RT-N11P
  • RT-N12 (только версия D1)
  • RT-N12+
  • RT-N12E
  • RT-N16
  • RT-N18U
  • RT-N56U
  • RT-N66R
  • RT-N66U (только версия B1)
  • RT-N66W
  • RT-N300
  • RT-N600
  • RT-4G-AC55U (патча пока нет)

В блоге Nightwatch Cybersecurity можно найти подробное описание всех обнаруженных проблем, а также proof-of-concept эксплоиты для них. Ниже мы приводим краткое описание уязвимостей.

CSRF на странице логина (CVE-2017-5891): страница входа в админку роутера не защищена от CSRF-атак, а значит, атакующий может заманить пользователя на вредоносный сайт и оттуда осуществить запрос к странице логина. Этот баг можно использовать для входа в панель администратора, если устройство использует учетные данные по умолчанию (admin/admin), или в том случае, если злоумышленник знает логин и пароль жертвы, пишет xakep.ru.

Сохранение настроек CSRF (CVE-2017-5891): используя описанную выше проблему, атакующий может изменить сетевые настройки или настройки безопасности роутера, а также учетные данные.

JSONP раскрывает информацию, аутентификация не требуется: JSONP отвечает на запросы извне, сообщая злоумышленнику такую информацию, как модель роутера, SSID, IP-адреса и так далее.

JSONP раскрывает информацию, требуется аутентификация (CVE-2017-5892): как и в вышеописанном случае, JSONP раскрывает данные об устройстве, в том числе более подробную информацию о сети, настройки access point, внешний IP-адрес, данные WebDAV и так далее.

XML-эндпоинт позволяет узнать пароль от Wi-Fi: для реализации атаки нужно, чтобы злоумышленник находился в той же сети и знал пароль администратора, после чего можно обратиться к XML и узнать пароль от Wi-Fi.

Однако это не все уязвимости, которые разработчики Asus устранили в новой версии прошивки. Еще несколько проблем в роутерах серии RT обнаружил независимый исследователь Бруно Бирбаумер (Bruno Bierbaumer). Среди его «находок» были XSS на странице логина (CVE-2017-6547), баг, позволяющий похищать сессии (CVE-2017-6549), а также опасная RCE-уязвимость (CVE-2017-6548).

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