Большинство популярных домашних роутеров содержат критические уязвимости

Большинство популярных домашних роутеров содержат критические уязвимости

Большинство популярных домашних роутеров содержат критические уязвимости

Домашние маршрутизаторы, выпускаемые Netgear, Linksys, D-Link и другими популярными компаниями, содержат серьёзные уязвимости, которые не устранят даже обновления прошивки.

Исследование 127 популярных домашних роутеров показало, что в большинстве подобных устройств можно найти как минимум одну критическую брешь.

Специалисты Общества Фраунгофера опубликовали отчёт «Home Router Security Report» (PDF), согласно которому большинство маршрутизаторов для домашнего использования содержит «сотни известных уязвимостей».

В среднем в роутерах от таких уважаемых производителей, как Link, Netgear, ASUS, Linksys, TP-Link и Zyxel исследователи обнаружили 53 критических проблем. При этом даже «самые защищённые» устройства, по словам экспертов, содержат 21 опасную уязвимость. Конкретные идентификаторы CVE в отчёте не указываются.

В ходе исследования специалисты отталкивались от нескольких показателей: обновления устройства, версия системы и затрагивающие её бреши, а также меры борьбы с эксплойтами, которые внедрили вендоры.

«Подводя итог, можно сказать, что на сегодняшний день не существует маршрутизатора без уязвимостей. Как и не существует производителя, который бы идеально защитил свой девайс от эксплойтов», — пишут сотрудники Общества Фраунгофера.

Из 127 проанализированных роутеров 116 работали на Linux. Однако исследователи отметили, что зачастую на устройствах установлены очень старые версии этой операционной системы, которые больше не поддерживаются обновлениями (например, версия ядра 2.6).

Помимо этого, в отчёте указывается на сравнительно редкие патчи прошивки, которые в идеале должны выходить гораздо чаще.

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