Уязвимости домашних роутеров ASUS позволяют провести Man-in-the-Middle

Уязвимости домашних роутеров ASUS позволяют провести Man-in-the-Middle

Уязвимости домашних роутеров ASUS позволяют провести Man-in-the-Middle

Две уязвимости в домашних маршрутизаторах ASUS позволяют провести атаку «Человек посередине». Если злоумышленник сможет грамотно воспользоваться багами, ему станут доступны все данные, проходящие через роутер пользователя.

Бреши нашли в модели RT-AC1900P, они кроются в функции обновления прошивки. Специалисты компании Trustwave первыми выявили уязвимости, о чём тут же сообщили ASUS.

Разработчики долго тянуть не стали — в настоящее время доступны соответствующие патчи, которые рекомендуется установить всем пользователям домашних роутеров модели RT-AC1900P.

Первая брешь, получившая идентификатор CVE-2020-15498, существует из-за отсутствия проверки сертификата. Атакующий может войти по SSH и использовать команду «grep» для поиска специальной строки в файловой системе. Наличие строки «–no-check-certificate» будет говорить о наличии уязвимости.

По словам экспертов Trustwave, злоумышленник может задействовать поддельный сертификат, который инициирует загрузку и установку вредоносных файлов на атакуемое устройство.

Второй баг (CVE-2020-15499) представляет собой уже XSS-уязвимость в интерфейсе удавления. ASUS устранила уязвимости с выходом прошивки под номером 3.0.0.4.385_20253.

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