Непропатченная уязвимость затрагивает 79 моделей роутеров Netgear

Непропатченная уязвимость затрагивает 79 моделей роутеров Netgear

Непропатченная уязвимость затрагивает 79 моделей роутеров Netgear

Опять уязвимости, опять в маршрутизаторах, но на этот раз проблемы у Netgear — 79 моделей роутеров содержат опасную брешь, позволяющую злоумышленникам получить контроль над устройством удалённо.

Проблему безопасности выявил исследователь из компании GRIMM — Адам Николс, а также специалист в области кибербезопасности, известный под псевдонимом d4rkn3ss.

По словам Николса, уязвимость затрагивает 758 различных версий прошивок и 79 моделей маршрутизаторов от Netgear. Причём самые старые уязвимые устройства были выпущены в далёком 2007 году.

Подробный разбор проблемы безопасности даёт понять, что баг содержится в компоненте веб-сервера, который поставляется с прошивкой уязвимого роутера.

Веб-сервер используется для работы встроенной панели администратора, однако при этом содержит существенный недостаток — не осуществляет проверку пользовательского ввода, а также не использует canaries (альтернатива cookies) для защиты памяти.

Недостаток защитных мер в результате открывает возможность для создания вредоносного HTTP-запроса, с помощью которого злоумышленник сможет получить контроль над уязвимым маршрутизатором.

Специалист написал код эксплойта, который можно найти на GitHub. Разработчики Netgear обещают устранить уязвимость в конце этого месяца.

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