48 тыс. хостов на Windows 10 уязвимы перед атаками на протокол SMBv3

48 тыс. хостов на Windows 10 уязвимы перед атаками на протокол SMBv3

48 тыс. хостов на Windows 10 уязвимы перед атаками на протокол SMBv3

Исследователи из компании Kryptos Logic, занимающейся кибербезопасностью, провели сканирование Сети, в процессе которого вычислили приблизительное количество хостов на Windows 10, затронутых уязвимостью CVE-2020-0796. Напомним, что данная брешь была найдена в протоколе Microsoft Server Message Block 3.1.1 (SMBv3).

По данным Kryptos Logic, таких уязвимых машин нашлось приблизительно 48 тысяч. Напомним, что дыра в SMBv3, получившая имя SMBGhost, угрожает десктопам и серверам, работающим на Windows 10 версии 1903 и 1909.

В процессе сканирования специалисты использовали специльные инструменты, способные выявлять незащищённые установки Windows 10. Эти сканеры в настоящее время доступны всем желающим на площадке GitHub.

Эксперт из Дании, например, также создал специальный инструмент ollypwn, заточенный под проверку SMBv3 на наличие бага. Принцип работы прост — если сканер обнаружит, что компрессия SMBv3 включена, он выведет соответствующее уведомление.

Команда Kryptos Logic также поделилась видео, в котором демонстрируется процесс эксплуатации уязвимости, приводящий к DoS.

Напомним, что Microsoft выпустила отдельный патч под номером KB4551762, который специально предназначен для устранения уязвимости SMBGhost.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru