Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Эксперт Positive Technologies обнаружил две уязвимости в системе видеонаблюдения ZoneMinder. Одна из них позволяет получить доступ к внутренней сети и видеопотоку и признана критической.

Продукт ZoneMinder с открытым исходным кодом предназначен для построения корпоративных охранных систем и установки домашнего видеонаблюдения. Проблемы выявлены в выпуске 1.36.14; патчи включены в состав сборки 1.36.16 (коммит на GitHub от 27 мая).

Наиболее опасна уязвимость, получившая 9,1 балла по шкале CVSS. Эксплойт возможен при наличии прав администратора и после аутентификации позволяет выполнить сторонний код на хосте с набором приложений ZoneMinder.

В результате автор атаки сможет проникнуть во внутреннюю сеть жертвы, а также вести перехват видеотрафика. Подобная возможность позволяет, например, получить данные о внутреннем устройстве здания и режиме работы сотрудников компании, в частности, ее службы охраны. В тех случаях, когда ZoneMinder защищает частную собственность, существует риск слива доступа на рынки даркнета.

Менее опасная уязвимость (4,8 балла) классифицируется как хранимая XSS; по свидетельству PT, она связана с отсутствием предварительной обработки пользовательского ввода. Эксплойт позволяет получить доступ к конфиденциальным данным — например, о сессиях пользователей на узле с запущенным веб-приложением ZoneMinder.

«Это весьма распространенное бесплатное решение для установки системы видеонаблюдения, — рассказывает автор находок Илья Яценко. — Оно используется и дома, и в компаниях, в том числе на промышленных предприятиях. Согласно нашим оценкам, наибольшее число пользователей ПО — в США, Польше, Италии, Германии, Люксембурге и России. В некоторых случаях администраторы позволяют подключиться к ZoneMinder без аутентификации, что весьма опасно: злоумышленник может воспользоваться такими системами, как Shodan, для поиска доступных в интернете узлов с установленным ZoneMinder».

 

Причины появления подобных уязвимостей, по словам исследователя, могут быть различными — ошибки в коде, использование устаревших технологий, недостаточно тщательное проведение аудита. Эффективно пресечь попытки эксплойта помогают продукты класса NTA — анализаторы сетевого трафика.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru