Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Брешь OpenSSH позволяет найти пользователей на сервере, патча пока нет

Исследователи сообщают о серьезной уязвимости в OpenSSH, которая позволяет удаленному злоумышленнику определить, есть ли на атакуемом сервере определенный пользователь (username enumeration).

О проблеме безопасности сообщили эксперты Дариуш Титко и Михал Сайдак.

Исследователи так описывают брешь:

«Мы обнаружили, что удаленный атакующий может вычислить, существует ли определенный пользователь на целевом сервере OpenSSH».

  static int
  userauth_pubkey(struct ssh *ssh)
  {
 ...
 if (!authctxt->valid) {
 debug2("%s: disabled because of invalid user", __func__);
 return 0;
 }
 if ((r = sshpkt_get_u8(ssh, &have_sig)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_cstring(ssh, &pkalg, NULL)) != 0 ||
 (r = sshpkt_get_string(ssh, &pkblob, &blen)) != 0)
 fatal("%s: parse request failed: %s", __func__, ssh_err(r));

Помимо этого, злоумышленник может попытаться аутентифицировать пользователя с помощью специально созданного вредоносного пакета.

На данный момент брешь не имеет CVE-идентификатора, и исследователи убеждены, что ей должны его присвоить.

«Мы считаем, что этой уязвимости нужно дать идентификатор CVE, она затрагивает все существующий версии OpenSSH (мы протестировали вплоть до OpenSSH 2.3.0, выпущенной в ноябре 2000 года)».

Специалисты опубликовали POC-код на GitHub. Они обеспокоены тем, что об уязвимости уже публично известно, а патча все еще нет. Это подвергает многих пользователей риску.

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