Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Geovision устранила критические уязвимости в своих IP-камерах

Компания Geovision, занимающаяся IP-камерами и контролем доступа, устранила уязвимости удаленного выполнения кода и ошибки несанкционированного доступа во многих своих продуктах.

Согласно опубликованному разработчиками официальному сообщению, большинство продуктов, работающих с прошивкой старше выпущенной в ноябре-декабре 2017 года, скорее всего, уязвимы.

Среди этих багов есть ошибка, позволяющая удаленно сбросить логин администратора IP-камер на root:PWN, что позволит злоумышленнику удаленно установить собственную прошивку в устройства. Также было опубликовано доказательство концепции, в котором демонстрируется, как сбросить все настройки устройства, включая идентификаторы пользователей и пароли.

Внимания заслуживает опубликованная на GitHub пользователем Bashis информация, где показана атака на видеосервер и камеры Geovision. Geovision, со своей стороны, поблагодарила исследователя за помощь в усилении безопасности своих продуктов.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru