Из-за уязвимостей в 7-Zip пострадал антивирус F-Secure

Из-за уязвимостей в 7-Zip пострадал антивирус F-Secure

Из-за уязвимостей в 7-Zip пострадал антивирус F-Secure

Три уязвимости в 7-Zip (CVE-2017-17969, CVE-2018-5996 и CVE-2018-10115) затронули известного производителя антивирусной продукции — F-Secure. Уязвимы оказались все продукты вендора, предназначенные для защиты конечных точек Windows (включая F-Secure Anti-Virus и корпоративные продукты вроде F-Secure Server Security).

Несмотря на то, что упомянутые ошибки в 7-Zip затрагивают продукты F-Secure напрямую, проэксплуатировать их сложнее, чем в случае с самой 7-Zip, так как антивирус правильно взаимодействует с ASLR.

Специалист в области кибербезопасности опубликовал технические детали этой проблемы и расширение для своего эксплойта, которое позволяет провести удаленное выполнение кода на продуктах F-Secure, используя уязвимость CVE-2018-10115.

Саму концепцию данного бага исследователь опубликовал ранее в свое блоге, она сводится к использованию памяти,что позволяет получить контроль над состоянием RAR-декодера.

Специалист предлагает следующую последовательность действий:

  1. Использовать декодер Rar3 для извлечения полезной нагрузки в буфер _window.
  2. Использовать чтение-запись для замены указателя vtable указателем _window.

Эксперт опубликовал видео, на котором демонстрируется использование эксплойта.

В настоящее время доступны патчи, устраняющие данные проблемы безопасности.

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