В RSA обнаружены две критические уязвимости

В RSA обнаружены две критические уязвимости

В RSA обнаружены две критические уязвимости

В продуктах RSA были найдены две уязвимости критического уровня. Разработчики и администраторы должны как можно скорее пропатчить данные бреши.

Первая проблема, имеющая идентификатор CVE-2017-14377, представляет собой обход проверки аутентификации, который существует из-за «ошибки проверки входных данных в агенте проверки подлинности в RSA Authentication Agent для веб-сервера Apache».

Если агент аутентификации настроен на использование UDP, проблем не будет, но если он использует TCP, удаленный злоумышленник может отправить специально созданный пакет, который вызовет ошибку проверки и позволит получить доступ к ресурсам на целевом объекте.

Выпущенный патч доступен по этому адресу.

Что касается другой ошибки, она затрагивает набор средств разработки (SDK) RSA Authentication Agent, как следствие, эту брешь будет унаследована другими системами, разработанными в SDK.

Данная уязвимость получила идентификатор CVE-2017-14378, затрагивает версии SDK 8.5 и 8.7. Проблема находится в реализации асинхронного режима TCP, где коды возврата не обрабатываются должным образом.

Если злоумышленнику удастся вызвать ошибку, он сможет обойти ограничение аутентификации на целевой системе.

Патч для этой бреши находится здесь. Следует учитывать, что ошибка отсутствует в Java-версии SDK.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru