Уязвимости в IBM QRadar позволяют удаленно выполнить команды

Уязвимости в IBM QRadar позволяют удаленно выполнить команды

Уязвимости в IBM QRadar позволяют удаленно выполнить команды

Исследователь в области безопасности обнаружил три уязвимости в продукте IBM QRadar, эти бреши могут быть использованы эксплойтом в связке, что позволит удаленному злоумышленнику обойти процесс аутентификации и выполнить произвольные команды с root-привилегиями.

IBM QRadar представляет собой систему SIEM, призванную помочь аналитикам выявлять сложные киберугрозы в своей сети.

Исследователь Педро Рибейро уже сообщил компании о проблеме, связавшись с разработчиками через программу SecuriTeam Secure Disclosure.

Как позже заявила IBM, недостатки затрагивают версии с QRadar SIEM 7.3.0 по 7.3.1 Patch 2 и с QRadar SIEM 7.2.0 по 7.2.8 Patch 11. Уязвимости компания устранила с выходом 7.3.1 Patch 3 и 7.2.8 Patch 12.

Бреши получили общий идентификатор — CVE-2018-1418, по шкале CVSS они оцениваются на 5,6 баллов. Тем не менее, есть основания считать, что это опасные баги, так как в Национальной базе данных уязвимостей (National Vulnerability Database, NVD) им присвоены 9,8 баллов, что указывает на критическую степень опасности.

У QRadar есть встроенное приложение, отвечающее за сканирование файлов, у которого есть сервлет (Java) и основной компонент, использующий PHP. Первый компонент затрагивает уязвимость, которая может быть использована для обхода аутентификации, а второй имеет недостаток, который можно использовать для загрузки и выполнения шелла.

Затрагивающий компонент PHP недостаток требует аутентификации, но этого можно достичь, используя первую уязвимость.

Beyond Security предоставила технические подробности этих уязвимостей, там же опубликован PoC-код.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru