Электроэнцефалографы уязвимы для удаленного выполнения кода и DoS

Электроэнцефалографы уязвимы для удаленного выполнения кода и DoS

Электроэнцефалографы уязвимы для удаленного выполнения кода и DoS

Исследователи в области безопасности Cisco Talos сообщили об уязвимостях в медицинском оборудовании, которые могут привести к удаленному выполнению кода, а также отказу в обслуживании. Речь идет и приборах для электроэнцефалографии и изучения активности мозга.

Эксперты утверждают, что оборудование Natus Xltek уязвимо к «специально созданному сетевому пакету», который «может вызвать переполнение буфера стека, приводящее к выполнению кода». Среди уязвимых продуктов специалисты назвали Xltek EEG32U и Xltek Brain Monitor.

Как объясняют эксперты, уязвимости в электроэнцефалографах создают два потенциальных риска. Во-первых, с возможностью запустить злонамеренный код на устройстве злоумышленники могут изменять показания этих приборов.

Во-вторых, такая лазейка открывает доступ к другим объектам медицинского учреждения, что может представлять опасность по той причине, что там хранятся конфиденциальные данные.

Эксперты предоставили всю информацию изготавливающей приборы компании Natus, а та приняла соответствующие меры.

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