Брешь в UPnP позволяет выкрасть данные и просканировать внутренние сети

Брешь в UPnP позволяет выкрасть данные и просканировать внутренние сети

Брешь в UPnP позволяет выкрасть данные и просканировать внутренние сети

Уязвимость в технологии Universal Plug and Play (UPnP), используемой миллиардами сетевых и IoT-устройств, позволяет не прошедшему аутентификацию удалённому атакующему извлекать данные и сканировать внутренние сети.

Напомним, что набор протоколов UPnP используется целым спектром устройств: персональные компьютеры, принтеры, мобильные устройства, маршрутизаторы, игровые консоли, точки доступа Wi-Fi и т. п.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2020-12695 и имя «CallStranger». Обнаруживший проблему безопасности исследователь описывает её следующим образом:

«Брешь вызвана значением заголовка Callback в функции UPnP SUBSCRIBE. В результате открывается возможность для подделки запросов со стороны сервера (SSRF-атака). Проблема затрагивает миллионы открытых в Сеть устройств и миллиарды LAN-девайсов».

Подробные технические детали уязвимости можно найти в отчёте (PDF) специалистов. Как пишут эксперты, CallStranger позволяет обойти DLP-системы и другие устройства сетевой защиты.

Успешная эксплуатация этой уязвимости позволит злоумышленнику извлечь данные, просканировать внутренние порты и нацелить уязвимые устройства на DDoS-атаки.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru