Критические уязвимости Steam позволяли взламывать компьютеры игроков

Критические уязвимости Steam позволяли взламывать компьютеры игроков

Критические уязвимости Steam позволяли взламывать компьютеры игроков

Разработчики из компании Valve устранили критические баги в игровом клиенте Steam. Всего уязвимостей насчитали четыре, а их эксплуатация приводила к взлому компьютера и выведения из строя самого игрового клиента.

Потенциальный злоумышленник, найдя эти бреши, мог удалённо привести к сбою в работе Steam у жертвы. Более того, баги позволяли также получить контроль над всеми компьютерами, подключёнными к стороннему игровому серверу.

На сегодняшний день Steam насчитывает более 25 миллионов пользователей и предлагает такие крупные игровые проекты, как Counter Strike: Global Offensive, Dota2 и Half Life.

Уязвимости, о которых стало известно на этой неделе, затрагивали сетевую библиотеку Steam, известную как Steam Sockets. В сущности, эта библиотека является частью набора инструментов, предназначенного для сторонних разработчиков видеоигр.

В случае успешной эксплуатации найденных брешей киберпреступник мог получить контроль над сотнями тысяч устройств пользователей. Сами же жертвы при этом даже не поняли бы, что их атаковали.

Исследователи в области кибербезопасности рассказали Valve о проблеме ещё в сентябре. Теперь, когда готов соответствующий патч, пользователям нужно установить обновление клиента.

Уязвимости получили следующие идентификаторы: CVE-2020-6016, CVE-2020-6017, CVE-2020-6018 и CVE-2020-6019. Все они находятся в версиях библиотеки Steam Sockets до v1.2.0.

Первым трём дырам присвоили 9,8 баллов из 10 по шкале CVSS (то есть статус критических), а четвёртая — 7,5 баллов (высокой степени опасности). Все бреши существуют из-за некорректной обработки отдельных фрагментов функций SNP_ReceiveUnreliableSegment(), AES_GCM_DecryptContext::Decrypt() и CConnectionTransportUDPBase::Received_Data().

Чтобы задействовать баги в атаке, злоумышленник должен подключиться к целевому игровому серверу. Далее атакующему нужно отправить вредоносные пакеты другим игрокам, взаимодействия с которыми не требуется для реализации метода.

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