Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

Уязвимость в libssh позволяет пройти аутентификацию без учетных данных

В библиотеке libssh была обнаружена серьезная уязвимость, затрагивающая версию 0.6. Баг, получивший идентификатор CVE-2018-10933, помогает обойти процесс аутентификации. Проблему обнаружил Питер Уинтер-Смит из NCC Group.

Таким образом, предоставив серверу сообщение SSH2_MSG_USERAUTH_SUCCESS вместо SSH2_MSG_USERAUTH_REQUEST (которое сервер ожидает), атакующий может успешно пройти процесс аутентификации без необходимости вводить учетные данные.

Советы и патчи для этой проблемы можно найти по этой ссылке. Также можно загрузить libssh 0.8.4 или 0.7.6 здесь.

Изменения в версии 0.8.4:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Исправлено отсутствие поддержки подстановки имен файлов (глоббинг);
  • Устранены возможные утечки памяти;
  • Были отменены SIGPIPE на сокетах.

Изменения в версии 0.7.6:

  • Устранена CVE-2018-10933;
  • Добавлена поддержка OpenSSL 1.1;
  • Добавлена поддержка SHA256 для ssh_get_publickey_hash();
  • Исправлен парсинг конфига;
  • Устранено случайное повреждение памяти при импорте pubkeys.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru