Специалисты CyberArk Labs обнаружили брешь в плагине Kibana

Специалисты CyberArk Labs обнаружили брешь в плагине Kibana

Специалисты CyberArk Labs обнаружили брешь в плагине Kibana

Специалистам CyberArk Labs удалось обнаружить уязвимость класса Local File Inclusion (LFI) в плагине Kibana для Elasticsearch. Бреши LFI позволяют атакующим получить данные из локального файла или выполнить его, это довольно распространенный способ взлома веб-приложений.

Обычно такого рода уязвимости используются для раскрытия конфиденциальной информации. Однако в некоторых случаях — например, в этом — этот вектор позволяет злоумышленникам выполнить код на сервере.

Обнаруженная CyberArk Labs уязвимость получила идентификатор CVE-2018-17246. В процессе ее поиска команда экспертов использовала инструмент Burp Suite от PortSwigger для прощупывания потенциальной поверхности атаки.

Среди горы информации эксперты обнаружили один HTTP-запрос, который привлек их внимание:

Запрос этот был интересен тем, что в нем содержалась отсылка к API консоли сервера. Исследователи поняли, что некоторыми функциями API можно манипулировать, или даже создать собственные функции.

Также специалистов заинтересовал кусок «es_6_0» — что это? Возможно, версия какого-либо программного обеспечения, которую можно пробить эксплойтом. Чтобы узнать это, эксперты начали слать множество запросов и смотреть, что они получают в ответ.

И тут один из запросов насторожил CyberArk Labs:

Так специалисты пришли к выводу, что они могут использовать атаку вида path traversal, чтобы получить доступ к некоторым локальным файлам системы.

CyberArk Labs передала разработчикам сведения об этой уязвимости, что позволило им быстро принять меры и выпустить патч.

С полным разбором этого бага можно ознакомиться в отчете CyberArk Labs по этой ссылке.

Авито запустит ИИ-сервис для поиска пропавших питомцев по фото

«Авито» решила подключить искусственный интеллект к задаче, где каждая минута на счету: поиску потерявшихся домашних животных. 6 июля на платформе заработает бесплатный сервис «ХвостРадар», который будет искать совпадения между фотографиями пропавших питомцев и объявлениями о найденных животных.

Принцип такой: владелец загружает фото питомца через функцию «Поиск по фото», а система анализирует изображение и сопоставляет его с объявлениями на платформе.

Алгоритм учитывает окрас, породу, форму морды, размер и другие визуальные признаки, а также геолокацию и дату публикации.

Если находится похожее объявление, пользователь может связаться с его автором через внутренний чат «Авито» или позвонить прямо в приложении. При желании можно подписаться на новые совпадения, чтобы не проверять объявления вручную каждые полчаса в режиме паники.

 

Технология создана участниками летней школы Института искусственного интеллекта AIRI и командой научно-исследовательского центра «Авито». В разработке также участвовали волонтёры, которые помогают владельцам искать пропавших животных.

В «Авито» отмечают, что уже на этапе тестирования модель показала высокую точность. Сейчас на платформе размещено более 3300 объявлений о потерянных и найденных животных, а за последний месяц владельцам удалось вернуть домой более 400 питомцев.

До конца 2026 года компания планирует расширить возможности «ХвостРадара». Среди будущих функций — поиск хозяина по фотографии найденного животного и автоматический поиск владельца для тех, кто подобрал питомца на улице.

Также «Авито» тестирует применение похожей технологии в других категориях объявлений и рассматривает возможность интеграции со сторонними сервисами.

По сути, «ХвостРадар» превращает обычную доску объявлений в умный поисковик по мордам, хвостам и лапам. И если это поможет хотя бы части животных быстрее вернуться домой, ИИ наконец-то получит вполне заслуженный плюс в карму.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru