VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

Компания VMware вчера выпустила обновления, устраняющие уязвимости во множестве продуктов. В руках киберпреступников эти бреши могут привести к получению полного контроля над затронутой системой.

Всего разработчики насчитали и исправили шесть багов, получивших от 4,4 до 8,6 баллов о шкале CVSS. Среди уязвимых продуктов можно отметить VMware vRealize Operations (до версии 8.5.0), VMware Cloud Foundation (версии 3.x и 4.x) и vRealize Suite Lifecycle Manager (версии 8.x).

Список пропатченных уязвимостей выглядит так:

  • CVE-2021-22022 (CVSS: 4,4) — возможность чтения файла в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию информации.
  • CVE-2021-22023 (CVSS: 6,6) — брешь в API vRealize Operations Manager, предоставляющая атакующему административный доступ с возможностью редактировать информацию о пользователях.
  • CVE-2021-22024 (CVSS: 7,5) — баг чтения логов в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию конфиденциальной информации.
  • CVE-2021-22025 (CVSS: 8,6) — эта уязвимость позволяет злоумышленнику добавлять новые ноды в существующий кластер vROps.
  • CVE-2021-22026 и CVE-2021-22027 (CVSS: 7,5) — SSRF-дыры, позволяющие перехватить информацию.

О части багов сообщил специалист Positive Technologies Егор Димитренко (CVE-2021-22022 и CVE-2021-22023), информация по остальным дырам пришла от исследователей из MoyunSec V-Lab.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru