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.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru