В OpenVPN обнаружен ряд новых проблем, которые пропустили аудиторы

В OpenVPN обнаружен ряд новых проблем, которые пропустили аудиторы

В OpenVPN обнаружен ряд новых проблем, которые пропустили аудиторы

В мае 2017 года стало известно о завершении сразу двух аудитов OpenVPN. Проверкой безопасности занимался известный криптограф и профессор университета Джонса Хопкинса Мэтью Грин (Matthew Green) и его команда, ранее уже осуществлявшая аудит TrueCrypt.

Команда Грина сосредоточилась на поиске багов в OpenVPN 2.4, связанных с памятью (переполнение буфера, use-after-free и так далее), а также слабых мест в криптографии. Также проверкой кода OpenVPN занималась и другая группа исследователей — Quarkslab, которые изучали OpenVPN для Windows и Linux, проверяли GUI и TAP-драйвер для Windows.

Тогда исследователи не обнаружили в коде OpenVPN практически никаких серьезных проблем, но спустя буквально пару недель специалисты Sydream Labs сообщили, что аудиторы не заметили баг в административном интерфейсе OpenVPN. Уязвимость позволяет похитить чужую сессию, а затем воспользоваться этим для доступа к OpenVPN-AS с правами жертвы. Если пострадавший имел привилегии администратора, проблема становится еще серьезнее, пишет xakep.ru.

Теперь, спустя еще месяц, независимый ИБ-специалист Гвидо Вранкен (Guido Vranken) применил к OpenVPN фаззинг и сумел обнаружить еще четыре опасные уязвимости, которые «пропустили» аудиторы. Все найденные исследователем баги уже были устранены в OpenVPN 2.4.3 и 2.3.17, поэтому Вранкен опубликовал подробную информацию о проблемах.

Наиболее опасным багом является CVE-2017-7521, который связан с использованием функции extract_x509_extension(), связанной с верификацией SSL. По словам специалиста, расширение X509 может быть атаковано рядом способов. Так, атакующий может спровоцировать отказ в работе сервера, вызвать ошибки освобождения памяти, а также выполнить на сервере произвольный код.

Проблема, CVE-2017-7520, связана с тем, как OpenVPN обрабатывает соединения с Windows NTLMv2. Баг может спровоцировать утечку памяти, в результате чего злоумышленник сможет удаленно вызвать отказ в работе, а также похитить пароль пользователя.

Еще две уязвимости (CVE-2017-7508 и CVE-2017-7522) тоже позволяют удаленно спровоцировать отказ в работе сервера.

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