Через неделю половина SAP систем, доступных из Интернет, будут взломаны

Через неделю половина SAP систем, доступных из Интернет, будут взломаны

4-го августа на крупнейшей международной конференции по взлому и защите компьютерных систем – BlackHat USA 2011,которая пройдет в Лас Вегасе, технический директор Александр Поляков из Российской компании Digital Security покажет, как любой злоумышленник сможет получить доступ к системам под управлением SAP из сети Интернет, используя новый класс уязвимостей.

Системы SAP используются в более чем ста тысячах крупнейших мировых компаний для обработки критичных для бизнеса данных и процессов. Практически в каждой компании из Forbes 500 установлены данные системы для обработки любого процесса, начиная от закупки и управления персоналом изаканчивая финансовой отчетностью и связью с другими бизнес-системами. Таким образом, получение злоумышленником доступа к данной системе влечет за собой полный контроль над финансовыми потоками компании, что может быть использовано для шпионажа, саботажа и мошеннических действий в отношении взломанной компании.

Данный взлом возможен из–за особо опасной уязвимости нового типа, обнаруженной Александр Поляковым в JAVA-движке программного обеспечения SAP , которая позволяет с помощью двух запросов к системе создать в ней пользователя и назначить ему права администратора. Опасность также заключается в том, что атака возможна даже на системы, защищенные системами двухфакторной аутентификации, в которых для доступа нужно знать секретный ключ и пароль.

Для доказательства исследователями из компании Digital Security была написана программа, которая обнаруживает серверы SAP в Интернет при помощи секретной поисковой строки в Google и проверяет обнаруженные серверы на опасную уязвимость. В результате этого оказалось, что более половины из доступных серверов можно взломать при помощи обнаруженной уязвимости.

“Опасность заключается еще и в том, что это не просто новая уязвимость, а целый класс уязвимостей, и нами пока обнаружено только несколько примеров в стандартной конфигурации системы, но так как каждая компания кастомизирует систему под свои бизнес-процессы, то новые примеры уязвимостей данного класса могут быть потенциально обнаружены в будущем у каждой компании. Мы разработали программу, которая является модулем нашего продукта ERPScan сканер безопасности SAP, которая может обнаруживать уникальные уязвимости данного типа для того, чтобы компании могли вовремя защититься. Данный модуль будет также отдельно доступен бесплатно на сайте компании”,– отметил Александр Поляков, технический директор компании Digital Security.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru