VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware исправила критическую уязвимость в vCenter Server

VMware выпустила обновление своего продукта vCenter Server, устраняющее критическую брешь, которая может привести к выполнению кода. Существует она из-за использования уязвимого стороннего компонента.

Ранее в этом месяце были обнаружены три серьезных уязвимости в нескольких реализациях Java AMF3 - последней версии Action Message Format от Adobe.

Эти бреши могут быть использованы для осуществления DoS-атак, выполнения произвольного кода и получения конфиденциальных данных. Затронутое программное обеспечение включает в себя Apache’s Flex BlazeDS, Atlassian’s JIRA, Exadel’s Flamingo, GraniteDS, Spring spring-flex и WebORB.

Также было выявлено, что одна из уязвимостей BlazeDS, известная под идентификатором CVE-2017-5641, затрагивает VMware vCenter Server, который использует BlazeDS для обработки сообщений AMF3.

Подробная информация, включающая рекомендации и детали уязвимости, опубликована в официальном сообщении VMware.

Брешь затрагивает vCenter Server версий 6.0 и 6.5; версия 5.5 и другие продукты VMware не затронуты. VMware рекомендует пользователям установить обновления 6.5c и 6.0U3b, устраняющие этот недостаток.

Согласно CERT/CC, обнаруженные дыры в безопасности также могут затрагивать продукты HPE и SonicWall.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru