Связка уязвимостей Ripple20 угрожает сотням миллионов умных устройств

Связка уязвимостей Ripple20 угрожает сотням миллионов умных устройств

Связка уязвимостей Ripple20 угрожает сотням миллионов умных устройств

Специалисты в области кибербезопасности раскрыли подробности 19 уязвимостей в небольшой библиотеке, написанной ещё в 90-х. Проблема в том, что этот уязвимый компонент на протяжении последних 20 с лишним лет внедряли в огромное количество корпоративных и персональных устройств.

Как подсчитали специалисты, выявленные уязвимости затрагивают «сотни миллионов устройств», среди которых и оборудование для электросетей, и системы здравоохранения, и промышленные объекты.

Также под угрозой умные устройства для дома, принтеры, маршрутизаторы, спутниковое оборудование, устройства в дата-центрах и установленные в пассажирских самолётах девайсы.

Эксперты обеспокоены отсутствием видимой возможности пропатчить уязвимости, поскольку цепочка поставок софта зачастую сложна и трудно отслеживаема. Другими словами, все использующие проблемную библиотеку устройства, скорее всего, останутся уязвимыми.

Проблема усугубляется интеграцией дырявой библиотеки в различные пакеты программ — то есть многие компании даже не подозревают, что в их сети «крутится» уязвимый код.

Исследователи объединили все найденные бреши под одним имеем — Ripple20. Эта связка дыр затрагивает небольшую библиотеку, написанную разработчиками компании Treck.

Предположительно, библиотеку выпустили в 1997 году, её основная задача — имплементация стека TCP/IP. С помощью этого компонента компании обеспечивают своим устройствам и программному обеспечению связь с интернетом через соединения TCP/IP.

С сентября 2019 года исследователи из израильской компании JSOF изучали написанную разработчиками Treck библиотеку. В результате вскрылся целый набор серьёзных уязвимостей.

К счастью, Treck быстро отреагировала и выпустила соответствующие патчи для всех брешей из набора Ripple20. Однако, как мы уже отметили выше, остаётся проблема установки этих патчей на устройствах конечных пользователей и предприятий.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru