Рекомендации MITRE раскрыли ссылки на уязвимые IoT-устройства

Рекомендации MITRE раскрыли ссылки на уязвимые IoT-устройства

Рекомендации MITRE раскрыли ссылки на уязвимые IoT-устройства

Рекомендации по безопасности в отношении одной из CVE-уязвимостей, опубликованные MITRE, случайно раскрыли ссылки на админ-консоли более десятка уязвимых IoT-устройств. Вся эта информация лежала в Сети с апреля 2022 года.

О проблеме изданию BleepingComputer рассказал анонимный читатель, который был крайне удивлён увидеть ссылки на уязвимые системы в секции “references“ рекомендаций MITRE.

Учитывая, что опубликованные MITRE рекомендации в отношении CVE-проблем дословно публикуются во многих источниках — на новостных сайтах и в различных лентах — URL на уязвимые системы могли быстро разойтись по Сети.

Как правило, в разделе “references“ указываются ссылки на первоисточник (отчёт, пост в блоге исследователя, демонстрационный эксплойт PoC и т. п.). А вот указание там URL на непропатченные системы может привести к тому, что киберпреступники возьмут их на вооружение.

В проблемных рекомендациях MITRE, которые были опубликованы в апреле, описывалась уязвимость, получившая высокую степень риска и приводящая к раскрытию информации. Именно там исследователи нашли ссылки более чем на 10 уязвимых IoT-устройств.

Изучив эту информацию, злоумышленники могли воспользоваться инструментами вроде Shodan или Censys для поиска и вычисления потенциальных целей для кибератак.

 

Если перейти по любой из указанных ссылок выше (замазаны из соображений безопасности), вы попадёте в панель администратора одного из уязвимых устройств. Среди таких девайсов есть, например, IP-камеры.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru