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.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru