Cisco устранила уязвимость критической степени в Cisco VPN

Cisco устранила уязвимость критической степени в Cisco VPN

Cisco устранила уязвимость критической степени в Cisco VPN

Как сообщают эксперты, баг в Cisco VPN стал причиной критической уязвимости, которая затрагивает десять различных продуктов Adaptive Security Appliance и Firepower Threat Defense Software. Отмечается, что брешь получила самый высокий рейтинг по шкале CVSS.

Оказалось, что ошибка присутствует в реализации SSL VPN, благодаря ей атакующий может вызвать перезагрузку устройства или отказ в обслуживании.

«Уязвимость вызвана попыткой удвоить область памяти при включенной функции webvpn. Злоумышленник может воспользоваться этой уязвимостью, отправив несколько специально созданных XML-пакетов», — говорится в сообщении Switchzilla.

В список затронутых продуктов входят: промышленный брандмауэр серии 3000, брандмауэры ASA 5500 и 5500-X, модуль фаервола для коммутаторов Catalyst 6500 и маршрутизаторов серии 7600, а также виртуальные продукты ASA 1000V и ASAv.

По словам представителей Cisco, ошибка появилась в Firepower Threat Defense 6.2.2, в которой была представлена VPN-функция удаленного доступа. Релиз FTD 6.2.2 состоялся в сентябре прошлого года.

На данный момент доступны исправления как для программного обеспечения Adaptive Security Appliance, так и для Firepower Threat Defense.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru