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

В 86% ответов чат-ботов о цифровом насилии нашли ошибки, пробелы и риски

ИИ уверенно объясняет, как защититься от слежки, но уверенность ещё не делает совет безопасным. Исследователи из Нью-Йоркского университета проверили четыре чат-бота: в 86% ответов нашли проблемы с точностью, полнотой или безопасностью. Даже специализированные помощники для переживших насилие не справились лучше универсальных моделей.

Подробности опубликовала школа NYU Tandon. Команда использовала 193 вопроса о шпионском софте, отслеживании местоположения и контроле аккаунтов. Проверяли GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Aimee и Ruth.

Именно небезопасными признали около 74% ответов Aimee, 65% — Claude, 61% — Ruth и 55% — GPT-4o. В 60% ответов отсутствовали важные предупреждения о рисках.

Среди ошибок нашлись рекомендации использовать VPN против шпионских программ и менять пароли без учёта того, что преследователь может контролировать устройство или общий аккаунт.

При этом изменения способны предупредить его о действиях пострадавшего, а удаление данных — уничтожить доказательства.

Исследователи также проверили, станут ли боты помогать потенциальному преследователю. Склонить к этому удалось все четыре системы; Aimee и Ruth ответили примерно на две трети таких запросов.

Результаты относятся к конкретным системам и условиям тестирования. Но проблему показывают наглядно: технически правдоподобная инструкция может ухудшить положение человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru