Выявлена уязвимость в клиентской библиотеке MySQL и MariaDB

Выявлена уязвимость в клиентской библиотеке MySQL и MariaDB

В библиотеке libmysqlclient, используемой для подключения к СУБД MySQL, MariaDB и Percona Server, выявлена уязвимость (CVE-2015-3152), позволяющая обойти создание шифрованного канала связи и организовать MITM-атаку между клиентом и СУБД.

Проблема связана с тем, что при активации в настройках установки соединения с использованием SSL, если такое соединение не удалось установить, то канал связи всё равно устанавливается, но без применения шифрования. Подобное поведение является документированным, оно было изменено в ветке MySQL 5.7, но продолжает применяться в ветках MySQL 5.5 и 5.6, сообщает opennet.ru.

Проблема была устранена в кодовой базе MySQL 5.7.3 ещё в декабре 2013 года, но не была причислена к категории уязвимостей, поэтому остаётся неисправленной в ветках MySQL 5.5/5.6, а также во всех выпусках MariaDB и Percona Server. При этом, в MariaDB поставляется несколько связующих клиентских библиотек, из которых уязвимы libmysqlclient и Connector/C, в то время как модули Connector/J и Connector/ODBC не подвержены проблеме. 

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru