Уязвимость ProFTPD ставит под угрозу более миллиона серверов

Уязвимость ProFTPD ставит под угрозу более миллиона серверов

Уязвимость ProFTPD ставит под угрозу более миллиона серверов

Более миллиона ProFTPD-серверов уязвимы к удаленному выполнению кода и раскрытию информации. А все благодаря проблеме безопасности, существующей в механизме копирования произвольного файла.

Напомним, что ProFTPD — кроссплатформенный FTP-сервер с открытым исходным кодом. Он поддерживает большинство UNIX-подобных систем и Windows. Обратная сторона ProFTPD — это наиболее популярный вектор для атаки на UNIX-подобные системы.

Версии ProFTPD до 1.3.5b (включая и ее) затронуты серьёзной уязвимостью, которая позволяет удаленным атакующим выполнить произвольный код. При этом для удачной эксплуатации бреши не требуется никакой аутентификации.

Проблема получила идентификатор CVE-2019-12815 (Debian, SUSE, Ubuntu), она находится в модуле mod_copy. Примечательно, что обнаруживший брешь исследователь сообщил о ней команде безопасности ProFTPD ещё 28 сентября, а версия с патчем — ProFTPD 1.3.6 — вышла только 17 июля.

Если верить поисковику Shodan, на сегодняшний день в Сети работают более миллиона уязвимых ProFTPD-серверов. Такая цифра с большой долей вероятности может привлечь внимание киберпреступников, после чего начнутся массовые атаки.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru