Уязвимости факсимильной связи могут выдать атакующим данные предприятия

Уязвимости факсимильной связи могут выдать атакующим данные предприятия

Уязвимости факсимильной связи могут выдать атакующим данные предприятия

Считается, что факсимильная связь давно устарела и должна уйти в прошлое. Однако факсы до сих пор активно используются в корпоративной среде, о чем говорят исследования — около 46,3 миллионов факсимильных аппаратов по-прежнему используются в организациях. Исследователи в области кибербезопасности на днях обнаружили уязвимости в протоколах факсимильной связи, которые можно использовать для компрометации корпоративных сетей.

Негативный оттенок обнаруженным уязвимостям придает тот факт, что из-за логического устаревания этой технологии ей мало уделяют внимание — соответствующие патчи долго не выходят.

Разработчики гораздо быстрее устраняют недостатки безопасности в более современных технологиях. Именно такой расклад ставит под угрозу многие предприятия, которые, скорее всего, об этом не подозревают.

О наличии проблем безопасности сообщили руководитель исследовательской группы Check Point Янив Бальмас и исследователь по безопасности Эяль Иткин. Эксперты выступили в рамках конференции DEF CON 26.

Для демонстрации недостатков специалисты использовали серию устройств HP Officejet Pro — HP Officejet Pro 6830 и OfficeJet Pro 8720.

Все, что требуется для успешной атаки — номера факсов, которые очень легко найти на корпоративном сайте, или просто запросив информацию лично. После получения этой информации злоумышленники могут отправить специально созданный вредоносный файл.

Из обнаруженных уязвимостей есть одна, приводящая к переполнению буфера, и другая — CVE 2017-976 («Devil's Ivy» — дьявольский плющ). «Дьявольский плющ» позволяет удаленно выполнить код через обработку ошибок в базе данных.

По словам исследователей, вредоносный файл можно оснастить вымогателем, вредоносным майнером или программой для шпионажа. Уязвимости в протоколах могут быть использованы для декодирования и загрузки вредоносных программ в память.

Если атакованное устройство подключено к сети, то вредоносная программа, загруженная в память, сможет распространяться и компрометировать другие системы. Специалисты из Check Point сообщили о своих выводах HP, которая уже подготовила обновления, устраняющие эти бреши.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru