Библиотека GnuTLS уязвима перед опасной атакой

Библиотека GnuTLS уязвима перед опасной атакой

Пользователи Linux, только недавно столкнувшиеся с нашумевшим багом Heatrbleed, вновь получили проблемы с серьезными уязвимостями в программном обеспечении. На сей раз проблемы коснулись GnuTLS: баг здесь позволяет атаковать целевые серверы через уязвимую криптографическую библиотеку. На данный момент сами разработчики указанной библиотеки уже устранили уязвимость, однако не все поставщики фирменных Linux-дистрибутивов сделали тоже самое.

Впервые о баге в GNUtls стало известно 28 мая, вскоре после этого инженер Red Hat Никос Маврогианнопулос выпустил исправление CVE-2014-366 для бага. Как говорят специалисты, сейчас пользователи большинства Linux-дистрибутивов все еще под ударом. Ситуация усугубляется тем, что как-то заблокировать исполнение бага или отключить уязвимую библиотеку нельзя, пишет cybersecurity.ru.

В Red Hat говорят, что новый баг напоминает баг, который был обнаружен в GNUtls три месяца назад. Тогда в системе были найдены опасные операций зачистки операторов Goto, которые позволяли хакерам внедрять самостоятельно подписанные сертификаты и атаковать целевые серверы.

Согласно описанию в баг-трекере Red Hat, новый баг проявляется, когда GnuTLS начинает обрабатывать пакеты с ID на установку соединения от удаленной машины. Если сервер был скомпрометирован хакерами, то он может получить переполнение буфера обмена или же если клиент подделывает пакеты, устанавливающие соединение, то последний может передать сверхдлинные пакеты.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru