В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

Специалисты по кибербезопасности раскрыли подробности около 15 уязвимостей в системе управления локальной сетью (NMS) Siemens SINEC. Некоторые из этих багов можно связать для удалённого выполнения кода в затронутых системах.

О проблемах в безопасности рассказали эксперты компании Claroty, специализирующейся на безопасности предприятий промышленной сферы. В отчёте исследователи сообщают следующее:

«Выявленные уязвимости в случае грамотной эксплуатации представляют проблему для устройств Siemens. Условный атакующий может вызвать DoS, извлечь учётные данные и даже выполнить код удалённо».

Бреши получили диапазон идентификаторов с CVE-2021-33722 по CVE-2021-33736. В настоящее время уже доступен патч, который вышел с версией V1.0 SP2 Update 1. Сам техногигант комментирует следующим образом:

«Самая опасная из вывяленных уязвимостей позволяет удалённому злоумышленнику, прошедшему аутентификацию, выполнить код с правами системы».

 

Речь идёт о CVE-2021-33723, получившей 8,8 балла по шкале CVSS и позволяющей повысить свои права до уровня администратора. Оказалось, что эту дыру можно связать с CVE-2021-33722 (7,2 балла по CVSS, обход пути) для выполнения вредоносного кода.

Ещё один баг, заслуживающий внимания, — CVE-2021-33729 (8,8 балла по CVSS). Он также позволяет выполнить произвольные команды в локальной базе данных.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru