Intel устранила найденную экспертами PT уязвимость

Intel устранила найденную экспертами PT уязвимость

Intel устранила найденную экспертами PT уязвимость

Компания Intel опубликовала бюллетень безопасности, в котором сообщила о выпуске патча для устранения уязвимости в подсистеме Intel ME, которая была обнаружена экспертами Positive Technologies Марком Ермоловым и Максимом Горячим. Также компания Intel опубликовала специальный инструмент, который поможет администраторам Windows и Linux-систем узнать о том, уязвимо ли их оборудование.

Intel Management Engine — это закрытая технология, которая представляет собой интегрированный в микросхему Platform Controller Hub (PCH) микроконтроллер с набором встроенных периферийных устройств. Через PCH осуществляется почти все общение процессора с внешними устройствами, поэтому Intel ME имеет доступ практически ко всем данным на компьютере. Исследователям удалось найти ошибку, которая позволяет выполнять неподписанный код внутри PCH на любой материнской плате для процессоров семейства Skylake и выше.

Например, злоумышленники могут атаковать компьютеры с уязвимой версией Intel ME, используя эту ошибку безопасности, и потенциально устанавливать в коде Intel ME “закладки” (например, шпионское ПО), которые большинство традиционных средств защиты не обнаружат. Т.к. “закладка” в этом случае будет функционировать на отдельном чипе, а не на CPU, на котором работают большинство ОС и традиционных средств защиты.

При этом основная система может оставаться работоспособной, таким образом пользователь может не подозревать о том, что на его компьютере функционирует шпионское ПО, устойчивое к переустановке ОС и обновлению BIOS.

В бюллетене безопасности Intel представлен полный список уязвимых процессоров:

  • Intel Core поколений 6, 7 и 8;
  • Intel Xeon E3-1200 v5 и v6;
  • Intel Xeon Scalable;
  • Intel Xeon W;
  • Intel Atom C3000;
  • Apollo Lake Intel Atom E3900;
  • Apollo Lake Intel Pentium;
  • чипы Celeron серий N и J.

Как пояснил Максим Горячий, «модуль Intel ME — это основной компонент огромного количества устройств по всему миру. Именно поэтому мы сочли необходимым оценить степень его защищенности. Этот модуль сидит глубоко под ОС и позволяет увидеть обширный ряд данных. Злоумышленник может воспользоваться этим привилегированным уровнем доступа для проведения атак, скрытых от внимания таких традиционных способов защиты, как антивирусное ПО. Наше тесное сотрудничество с компанией Intel было нацелено на ответственное раскрытие, и Intel предприняла превентивные меры и разработала инструмент, позволяющий определить, уязвима ли система. Подробно это описано на сайте Intel. Мы планируем выступить на конференции Black Hat Europe и рассказать о выявленной уязвимости подробнее».

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