VMware предупредила о двух опасных уязвимостях в vSphere

VMware предупредила о двух опасных уязвимостях в vSphere

Компания VMware выпустила патчи, закрывающие две уязвимости в vCenter Server и Cloud Foundation. Эти бреши опасны тем, что с их помощью удалённый атакующий может получить доступ к конфиденциальной информации.

Из двух пропатченных дыр наибольшие опасения вызывает CVE-2021-21980, затрагивавшая веб-клиент vSphere. В случае её эксплуатации злоумышленники может прочитать произвольный файл.

CVE-2021-21980 получила 7,5 балла из 10 возможных по шкале CVSS, уязвимые версии — vCenter Server 6.5 и 6.7.

«Если у киберпреступника будет доступ к порту 443 на сервере vCenter, он сможет использовать уязвимость для получения доступа к конфиденциальной информации», — пишет VMware в официальном заявлении.

Вторая брешь класса SSRF (Server-Side Request Forgery) находится в плагине vSAN веб-клиента. Она позволяет атакующему получить доступ к внутренней службе (для этого также надо задействовать порт 443 на vCenter Server). Как известно, с помощью SSRF-уязвимостей можно читать и даже модифицировать внутренние ресурсы, для чего применяются специально созданные HTTP-запросы.

Поскольку софт VMware для виртуализации используется во многих корпорациях, компания советует как можно быстрее установить вышедшие обновления, чтобы не стать жертвой кибератак.

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